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사용자 간의 관계와 사용자 성향을 고려한 채팅 서비스 내 대화 내용에서의 사용자 맞춤형 키워드 추출 시스템

  • 기술번호 : KST2020001231
  • 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 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 키워드 추출 시스템은 사용자가 클라이언트 단말기를 이용하여 서버에 채팅 서비스의 대화 내용에 기반한 키워드 추출 요청을 한다. 서버는 수신한 대화 내용에서 자연어 처리 기법과 데이터 마이닝 기법을 사용하여 사용자 간의 관계와 사용자 성향을 고려한 최종 키워드들을 추출하고 클라이언트 단말기에 전송한다. 키워드 중에서 사용자가 관심 있어 하는 대화 키워드를 선택하면 클라이언트 단말기는 대화 키워드에 관련된 대화 내용을 사용자가 볼 수 있도록 출력한다.
Int. CL G06F 40/20 (2020.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01) G06Q 50/30 (2012.01.01)
CPC G06F 40/258(2013.01) G06F 40/258(2013.01) G06F 40/258(2013.01)
출원번호/일자 1020180086911 (2018.07.26)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0012086 (2020.02.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김현주 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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		 2018.07.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-0738156-92
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
4 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
1 1
채팅 서비스 내의 각 사용자 대화 내용에서 의미 있는 단어 자질 추출하는 단계;상기에서 추출된 단어 자질의 관련성을 고려하여 키워드가 추출될 수 있는 최적의 사용자 간의 대화 개수를 결정하고 후보 키워드를 추출하는 단계;채팅방 구성원과 채팅 대화 내용을 기반으로 사용자 간의 관계 자질 추출하는 단계;사용자의 이전 대화 내용 히스토리를 기반으로 사용자 성향을 추출하는 단계;상기 단계에서 추출된 후보 키워드 중 사용자 간의 관계와 사용자 성향을 고려하여 사용자 맞춤형 최종 키워드를 추출하는 단계;를 포함하는 채팅 서비스 내 대화 내용에서 사용자 맞춤형 키워드를 추출하는 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 채팅 서비스 내의 각 사용자 대화 내용에서 의미 있는 단어 자질 추출하는 단계에서, 비정형된 채팅 데이터에서 N-gram model 을 이용하여 각 사용자의 대화 내용 내의 단어를 추출하고 natural한 단어는 제거하는 방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기에서 추출된 단어 자질의 관련성을 고려하여 키워드가 추출될 수 있는 최적의 사용자 간의 대화 개수를 결정하고 후보 키워드를 추출하는 단계에서,2번 이상의 인터렉션이 있는 사용자 대화 내용의 단어를 취합하여, 기존에 축적된 003c#단어 - 키워드003e# 데이터베이스를 기반한 TF-IDF 기법을 이용하여 일정한 값 이상의 레이블이 되어 있는 키워드가 있으면 후보 키워드로서 추출하는 방법
4 4
제 2항에 있어서, 상기 채팅방 구성원과 채팅 대화 내용을 기반으로 사용자 간의 관계 자질 추출하는 단계에서,비정형된 채팅 데이터에서 N-gram model 을 이용하여 추출된 단어들이 이용하여 003c#단어 - 사용자 간 관계003e# 데이터베이스에서 Maximum Weight를 이용하여 가장 유력한 채팅 서비스 내 사용자 간의 관계를 추출하는 방법
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제 2항에 있어서, 상기 사용자의 이전 대화 내용 히스토리를 기반으로 사용자 성향을 추출하는 단계에서,사용자의 이전 대화 내용 히스토리를 기반으로 사용자 성향을 추출하는 단계에서, 본 시스템을 사용하는 사용자의 대화내용을 003c#단어 - 사용자 성향003e# 데이터베이스 Maximum Weight를 이용하여 가장 유력한 사용자 성향을 결정하는 방법
6 6
제 2항에 있어서, 상기 단계에서 추출된 후보 키워드 중 사용자 간의 관계와 사용자 성향을 고려하여 사용자 맞춤형 최종 키워드를 추출하는 단계에서, 상기에서 추출된 후보 키워드 중, 채팅 서비스 내의 사용자 간 관계나 사용자 성향에 맞는 키워드에 중요도를 더 부여하고, 후보 키워드를 중요성 순서로 정렬하여 사용자 맞춤형 최종 키워드로서 추출하는 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.