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심리상담을 위한 시퀀스-투-시퀀스 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 방법

  • 기술번호 : KST2019021934
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 심리상담을 위한 시퀀스-투-시퀀스 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 방법 이 개시된다. 정서적 대화를 학습하는 방법은 말뭉치 정제 및 형태소 사전 생성 단계와, 입력 문장에 대한 감정 벡터 추출 및 문장 임베딩 단계와, Sequence-to-Sequence 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 단계를 포함한다. 말뭉치 정제 및 형태소 사전 생성 단계는 언어모델 학습을 위한 말뭉치 정제 단계, 말뭉치 재구축 단계, 형태소 사전 생성 단계를 포함할 수 있다. 입력 문장에 대한 감정 벡터 추출 및 문장 임베딩 단계는 감정 벡터 추출 단계, 문장 임베딩 단계를 포함할 수 있다. Sequence-to-Sequence 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 단계는 심리 상담을 위해 입력 문장에 대한 감정 벡터를 이용하여 정서적 대화를 학습하는 단계이다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 심리 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 챗봇을 개발할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/30 (2012.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01) G10L 25/63 (2013.01.01)
CPC G06Q 50/30C0(2013.01) G06Q 50/30C0(2013.01) G06Q 50/30C0(2013.01)
출원번호/일자 1020180059215 (2018.05.24)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0134053 (2019.12.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최호진 대전광역시 유성구
2 이영준 대전광역시 유성구
3 오교중 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박영우 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 **세기특허법률사무소 (역삼동, 세일빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2018-0511394-39
2 청구범위 제출유예 안내서
Notification for Deferment of Submission of Claims		 2018.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0080726-00
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0760361-41
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
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번호 청구항
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컴퓨터 장치의 프로세서에 의해 실행되는 방법으로서, 언어모델 학습을 위한 심리 상담 대화 데이터의 내용을 정제하고, 입력 문장에 대한 감정 벡터를 추출하기 위해 형태소 사전을 생성하는 '말뭉치 정제 및 형태소 사전 생성 단계'; 입력 문장에 대한 감정을 분류하기 상기 형태소 사전을 참고하여 연속된 값을 지니는 감정 벡터 값을 추출하고, RNN 인코더의 문장 임베딩을 수행하는 '입력 문장에 대한 감정 벡터 추출 및 문장 임베딩 단계'; 및상기 감정 벡터를 고려하여 채트봇이 정서적 대화가 가능할 수 있도록 모델을 학습하는 '시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 단계'를 포함하여, Sequence-to-Sequence 신경망 모델과 입력 문장에 대한 감정 벡터를 추출하여 심리상담을 하는 것을 특징으로 하는 시퀀스-투-시퀀스 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 방법
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제1항에 있어서, 상기 '말뭉치 정제 및 형태소 사전 생성 단계'는, 심리 상담 대화 데이터를 말뭉치 형태로 변형하는 '언어모델 학습을 위한 말뭉치 정제 단계'; 말뭉치를 형태소 단위로 나눠서, 형태소 단위로 말뭉치를 재구축하는 '말뭉치 재구축 단계'; 그리고 상기 재구축된 말뭉치에 대한 감정 벡터를 추출하기 위해 감정 별로 해당하는 형태소들에 대한 사전을 생성하는 '입력 문장에 대한 감정 벡터를 추출하기 위한 형태소 사전 생성 단계'를 포함하는 것을 특징으로 하는 시퀀스-투-시퀀스 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 방법
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제2항에 있어서, 상기 '입력 문장에 대한 감정 벡터 추출 및 문장 임베딩 단계'는 상기 형태소 사전을 참조하여 입력 문장에 대한 연속된 값의 감정 벡터를 추출하는 단계; 그리고 RNN 문장 인코딩 자질을 추출하는 'RNN 인코더의 문장 임베딩 단계'를 포함하는 것을 특징으로 하는 시퀀스-투-시퀀스 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 재구축된 말뭉치에서 형태소 단위로 감정을 분류할 때, 분류를 위해 사용하는 감정은 긍정, 중립, 부정의 3가지를 포함하고, 형태소 단위에 감정마다 다른 값을 부여하며, 형태소 단위가 어떤 감정에 속하는지를 알기 위해 상기 형태소 사전을 참고하되, 형태소 단위가 상기 형태소 사전의 긍정 형태소에 해당되면 1
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제1항에 있어서, 상기 '시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 단계'에서 상기 Sequence-to-Sequence 신경망 모델을 이용하여 정서적 대화를 학습 시킬 때에 입력 문장에 해당하는 감정을 특화시키기 위해 attention mechanism 에 상기 추출한 감정 벡터를 사용는 것을 특징으로 하는 시퀀스-투-시퀀스 신경망 모델 기반 정서적 대화 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 주식회사 리비 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)지능형 대화 서비스를 위한 화용 및 문맥 분석 기반 대화솔루션 개발(2017)
2 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 인공지능 국가전략프로젝트 사업 (EZBARO)(엑소브레인-1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술 개발(2018)