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컴퓨터로 구현되는 방법에 있어서,데이터베이스로부터 분류를 목적으로 하는 학습 코퍼스를 읽어오는 단계;상기 학습 코퍼스에 대해 사전 정보를 이용하여 분류 값에 해당하는 레이블을 생성하는 단계;생성된 레이블을 상기 학습 코퍼스에 부착하여 실버 코퍼스를 생성하는 단계;상기 실버 코퍼스에 대해 자연어 처리를 위한 CNN(convolutional neural network) 학습 모델을 이용하여 학습을 수행하여 새로운 학습 코퍼스를 생성하는 단계;상기 새로운 학습 코퍼스에 대해 반복적으로 학습을 수행하는 단계; 및최종 생성된 퍼지 범주 표현 값들 중에서 가장 큰 값에 해당하는 레이블을 상기 학습 코퍼스에 부착하여 골드 코퍼스를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 새로운 학습 코퍼스를 생성하는 단계는, 상기 CNN(convolutional neural network) 학습 모델을 이용하여 학습을 수행한 결과, 상기 실버 코퍼스가 어느 레이블에 속하는지를 확률 분포로 표현하기 위해 활성 함수를 사용하여 각 레이블에 대한 퍼지 범주 표현 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서,상기 분류 값은 '0' 또는 '1'의 이진논리로 표현되는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서,상기 새로운 학습 코퍼스를 생성하는 단계는, 상기 CNN(convolutional neural network) 학습 모델을 이용하여 학습을 수행한 결과, 상기 실버 코퍼스가 어느 레이블에 속하는지를 확률 분포로 표현하기 위해 활성 함수를 사용하여 각 레이블에 대한 퍼지 범주 표현 값을 생성하는 단계; 및생성된 퍼지 범주 표현 값들과 상기 학습 코퍼스를 상기 새로운 학습 코퍼스로서 생성하는 단계;를 포함하는 방법
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삭제
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제 1항에 있어서,상기 반복적으로 학습을 수행하는 단계는,상기 반복적으로 학습이 수행됨에 따라 상기 퍼지 범주 표현 값들이 업데이트되는 것을 특징으로 하는 방법
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컴퓨터로 구현되는 시스템에 있어서,컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,데이터베이스로부터 분류를 목적으로 하는 학습 코퍼스를 읽어오고, 읽어온 학습 코퍼스에 대해 사전 정보를 이용하여 분류 값에 해당하는 레이블을 생성하고, 생성된 레이블을 상기 학습 코퍼스에 부착하여 실버 코퍼스를 생성하는 실버 코퍼스 생성부; 및상기 실버 코퍼스에 대해 자연어 처리를 위한 CNN(convolutional neural network) 학습 모델을 이용하여 학습을 수행하여 새로운 학습 코퍼스를 생성하는 새로운 학습 코퍼스 생성부;를 포함하고,상기 새로운 학습 코퍼스 생성부는 상기 CNN(convolutional neural network) 학습 모델을 이용하여 학습을 수행한 결과, 상기 실버 코퍼스가 어느 레이블에 속하는지를 확률 분포로 표현하기 위해 활성 함수를 사용하여 각 레이블에 대한 퍼지 범주 표현 값을 생성하고, 상기 새로운 학습 코퍼스에 대해 반복적으로 학습을 수행하여, 최종 생성된 퍼지 범주 표현 값들 중에서 가장 큰 값에 해당하는 레이블을 상기 학습 코퍼스에 부착하여 골드 코퍼스를 생성하는 시스템
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