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자질 선별을 통한 고성능 기계독해 방법

  • 기술번호 : KST2020000094
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 자질 선별을 통한 기계독해(Machine Reading Comprehension)에 관한 것으로, 주어진 문맥을 기계가 이해하고 관련된 질의에 대해 답을 하는 질의응답 모델에 관한 것이다. 본 발명은 높은 성능의 기계독해 모델을 위해 사전 학습된 문맥 정보를 통해 문장 이해력을 향상시키고 모델 스스로 유용한 자질을 선별하는 자질 게이트(Feature gate) 방법을 적용한 기계독해 모델 GF-Net(Gated Feature Networks)을 제안한다.
Int. CL G06F 17/27 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190073533 (2019.06.20)
출원인 강원대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0143415 (2019.12.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180071124   |   2018.06.20
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.20)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김학수 서울특별시 서초구
2 이현구 경기도 양주시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김중호 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

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		 2019.06.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0633738-15
2 보정요구서
Request for Amendment		 2019.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0102607-15
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0671431-84
4 보정요구서
Request for Amendment		 2019.07.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0114683-01
5 [출원서 등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)		 2019.07.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0717004-69
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5230938-29
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.06.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
(a) 자질 선별과 사전학습 정보를 통해 문맥 인코딩 벡터와 질의 인코딩 벡터를 생성하는 인코딩 단계, (b) 상기 인코딩 단계의 문맥과 질의간의 상호 집중 결과 벡터를 생성하는 양방향 상호 집중 단계 및(c) 상기 상호 집중 결과 벡터를 통해 자질을 선별하여 포인터 네트워크에 전달하는 자질 선별이 반영된 응답 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자질 선별을 통한 고성능 기계독해 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 인코딩 단계는 언어 모델에 사용되는 단어의 임베딩 벡터와 은닉벡터를 연결한 벡터에 정규화 벡터와 스칼라 파라미터를 적용하여 사전 학습된 다층 순환 신경망 언어모델에 계층별 추상화 정보를 혼합하는 것을 특징으로 하는 자질 선별을 통한 고성능 기계독해 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 인코딩 단계는 문장에 나타나는 단어의 단어 임베딩, 음절 임베딩 및 문맥 상황에 따른 자질별 가중치가 부여된 자질 벡터를 순환 신경망에 입력하여 출력된 결과에 사전 학습된 ELMo벡터를 연결하여 문맥 인코딩 벡터와 질의 인코딩 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 자질 선별을 통한 고성능 기계독해 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 문맥과 질의간의 양방향 상호 집중 단계는 상기 인코딩 단계의 문맥 인코딩 벡터와 질의 인코딩 벡터에서 문맥과 질의간의 관계를 찾아내는 것을 특징으로 하는 자질 선별을 통한 고성능 기계독해 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 자질 선별이 반영된 응답 추출 단계에서 선별된 자질은 기존 상호 집중 벡터와 연결하여 포인터 네트워크에 전달하는 것을 특징으로 하는 자질 선별을 통한 고성능 기계독해 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 강원대학교 산학협력단 차세대정보컴퓨팅개발사업 한국어 지능형 시스템을 위한 핵심 응용 기술 개발