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단어자질을 강화한 음성 대화 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020000118
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 발명에 따르는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법은, 다수의 문장으로 구성되는 질의 응답 말뭉치를 입력받아 다수의 문장 각각에 대해 단어들로 구성되는 제1메타 데이터를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장 각각에 대한 제1메타 데이터를 입력받아, 상기 제1메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제1임베딩 벡터를 부가하여 제1단어벡터들을 생성하고, 상기 제1단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 제1문장 임베딩 정보를 생성하고, 상기 제1메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제2임베딩 벡터를 부가하여 제2단어벡터들을 생성하고, 상기 제2단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 제2문장 임베딩 정보를 생성하는 단계; 질문 문장에 대해 단어들로 구성되는 제2메타 데이터를 생성하고, 상기 제2메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제3임베딩 벡터를 부가하여 제3단어벡터들을 생성하고, 상기 제3단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 질문문장 임베딩 정보를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문문장 임베딩 정보를 입력받아, 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문 임베딩 정보 사이의 관련성을 나타내는 제1정보를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1정보와 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제2문장 임베딩 정보의 웨이티드 썸을 이행하여 제2정보를 생성하는 단계; 상기 다수의 문장들 각각에 대해 제2정보와 상기 질문정보를 가산하여 제3정보를 출력하는 단계; 및 상기 제3정보를 통해 상기 다수의 문장과 질문정보 사이의 확률을 산출하고, 가장 높은 확률을 가진 문장을 답변 문장으로 예측하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/3346(2013.01) G06F 16/3346(2013.01) G06F 16/3346(2013.01)
출원번호/일자 1020180072234 (2018.06.22)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0000216 (2020.01.02) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.22)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 구명완 서울특별시 양천구
2 김병재 서울특별시 마포구
3 서정연 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이지연 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****, ***호 제니스국제특허법률사무소 (봉천동, 청동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교 산학협력단 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2018-0616406-84
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.07.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-0736921-67
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.03.14 수리 (Accepted) 9-1-2019-0011870-65
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.06.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0431939-49
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.08.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0840529-79
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0840528-23
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.12.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0937110-41
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.02.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0180596-38
11 등록결정서
Decision to grant
2020.06.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0439616-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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단어자질을 강화한 음성 대화 방법에 있어서, 다수의 문장으로 구성되는 질의 응답 말뭉치를 입력받아 다수의 문장 각각에 대해 단어들로 구성되는 제1메타 데이터를 생성하는 단계;상기 다수의 문장 각각에 대한 제1메타 데이터를 입력받아, 상기 제1메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제1임베딩 벡터를 부가하여 제1단어벡터들을 생성하고, 상기 제1단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 제1문장 임베딩 정보를 생성하는 단계;상기 제1메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제2임베딩 벡터를 부가하여 제2단어벡터들을 생성하고, 상기 제2단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 제2문장 임베딩 정보를 생성하는 단계;질문 문장에 대해 단어들로 구성되는 제2메타 데이터를 생성하고, 상기 제2메타 데이터의 단어들 각각에 대해 제3임베딩 벡터를 부가하여 제3단어벡터들을 생성하고, 상기 제3단어벡터들을 양방향 LSTM 처리하여 질문문장 임베딩 정보를 생성하는 단계;메모리 네트워크의 입력 메모리로 상기 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문문장 임베딩 정보를 입력하고, 메모리 네트워크의 출력 메모리로 상기 제2 문장 임베딩 정보를 입력하는 단계;상기 입력 메모리의 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문 문장 임베딩 정보 사이의 관련성을 나타내는 제1정보를 생성하는 단계;상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1정보와 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제2문장 임베딩 정보의 웨이티드 썸을 이행하여 제2정보를 생성하는 단계;상기 다수의 문장들 각각에 대해 제2정보와 상기 질문 문장 임베딩 정보를 가산하여 제3정보를 출력하는 단계; 및 상기 제3정보를 통해 상기 질문 문장에 대한 답변 문장을 예측하여 출력하는 단계;를 포함하며,상기 제1 정보는 히스토리 문장들 각각과 질문 문장 사이의 관련성을 나타내는 가중치 정보이며, 상기 제2 정보는 메모리 네트워크의 출력 메모리에 의해 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1정보와 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제2문장 임베딩 정보를 웨이티드 썸한 결과 정보이며, 제3 정보는 제2 정보와 질문 문장 임베딩 정보를 가산한 예측 정보인 것을 특징으로 하는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 내지 제3메터 데이터의 단어들은 데이터 타입과 식별번호로 치환되며, 상기 데이터 타입과 식별번호에 대응되게 치환된 단어들은 예측된 답변 문장을 구성하는 치환된 단어들을 원래의 단어로 치환함을 특징으로 하는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법
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제1항에 있어서, 다수의 문장들 각각에 대한 제1문장 임베딩 정보와 상기 질문 문장 임베딩 정보 사이의 관련성을 나타내는 제1정보는 수학식 5에 따라 산출됨을 특징으로 하는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법
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제3항에 있어서, 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제1정보와 상기 다수의 문장들 각각에 대한 제2문장 임베딩 정보의 웨이티드 썸을 수학식 6에 따라 산출함을 특징으로 하는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법
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제4항에 있어서, 상기 제3정보를 이용하여 전체 후보 문장에 대하여 수학식 7에 따라 확률을 산출하고, 가장 높은 확률을 가진 문장을 답변 문장으로 예측하여 출력함을 특징으로 하는 단어자질을 강화한 음성 대화 방법
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1 산업통상자원부 KAIST 산업핵심기술개발사업 실내용 음성대화 로봇을 위한 원거리 음성인식 기술 및 멀티 태스크 대화처리 기술 개발