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학습 기반 혐오 표현 댓글 필터링 장치 및 이의 동작 방법

  • 기술번호 : KST2020004686
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 혐오 표현 댓글 필터링 장치는, 혐오 표현 단어들을 저장하는 혐오 표현 사전, 단어 임베딩 모델을 이용하여, 수집한 댓글들에 포함된 혐오 표현 후보 단어들과 상기 혐오 표현 단어들 각각의 임베딩 벡터들을 생성하고, 벡터 간 유사도 판단 알고리즘을 이용하여 상기 혐오 표현 후보 단어들 중에서 상기 혐오 표현 사전에 저장된 단어들과 유사한 유사 단어들을 추출하고, 상기 유사 단어들 중 결정된 신규 혐오 표현 단어를 상기 혐오 표현 사전에 저장하는 사전 구축 장치, 상기 혐오 표현 사전을 기초로 혐오 표현 댓글과 비혐오 표현 댓글로 라벨링된 분류 학습용 댓글들을 이용하여, 혐오 표현 분류 모델이 입력 댓글을 혐오 표현 댓글 또는 비혐오 표현 댓글을 구별하도록 학습시키는 학습 장치, 그리고 판별 대상 댓글을 상기 혐오 표현 분류 모델로 입력하고, 상기 혐오 표현 분류 모델로부터 상기 판별 대상 댓글이 혐오 표현 댓글로 판별된 경우, 상기 판별 대상 댓글을 미리 설정된 텍스트로 치환되도록 설정하는 필터링기를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/30 (2012.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190069460 (2019.06.12)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0050845 (2020.05.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180133309   |   2018.11.02
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.12)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 차미영 대전광역시 유성구
2 박예진 대전광역시 유성구
3 박건우 대전광역시 유성구
4 김재헌 대전광역시 유성구
5 강승체 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

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
2019.06.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0600924-38
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.08.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.10.11 수리 (Accepted) 9-1-2019-0045456-17
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0747119-18
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번호 청구항
1 1
혐오 표현 댓글 필터링 장치로서,혐오 표현 단어들을 저장하는 혐오 표현 사전,단어 임베딩 모델을 이용하여, 수집한 댓글들에 포함된 혐오 표현 후보 단어들과 상기 혐오 표현 단어들 각각의 임베딩 벡터들을 생성하고, 벡터 간 유사도 판단 알고리즘을 이용하여 상기 혐오 표현 후보 단어들 중에서 상기 혐오 표현 사전에 저장된 단어들과 유사한 유사 단어들을 추출하고, 상기 유사 단어들 중 결정된 신규 혐오 표현 단어를 상기 혐오 표현 사전에 저장하는 사전 구축 장치,상기 혐오 표현 사전을 기초로 혐오 표현 댓글과 비혐오 표현 댓글로 라벨링된 분류 학습용 댓글들을 이용하여, 혐오 표현 분류 모델이 입력 댓글을 혐오 표현 댓글 또는 비혐오 표현 댓글을 구별하도록 학습시키는 학습 장치, 그리고판별 대상 댓글을 상기 혐오 표현 분류 모델로 입력하고, 상기 혐오 표현 분류 모델로부터 상기 판별 대상 댓글이 혐오 표현 댓글로 판별된 경우, 상기 판별 대상 댓글을 미리 설정된 텍스트로 치환되도록 설정하는 필터링기를 포함하는 혐오 표현 댓글 필터링 장치
2 2
제1항에서,상기 사전 구축 장치는상기 혐오 표현 사전에 저장된 단어들을 포함하는 댓글들을 혐오 표현 댓글들로 분류하고, 각 혐오 표현 댓글을 구성하는 형태소들을 상기 단어 임베딩 모델로 임베딩하여 각 혐오 표현 후보 단어의 임베딩 벡터를 생성하는, 혐오 표현 댓글 필터링 장치
3 3
제2항에서,상기 사전 구축 장치는상기 유사 단어들 중 상기 혐오 표현 댓글들에 일정 빈도 이상 등장하는 유사 단어를 상기 신규 혐오 표현 단어로 결정하는, 혐오 표현 댓글 필터링 장치
4 4
제1항에서,상기 사전 구축 장치는상기 혐오 표현 사전에 저장된 각 혐오 표현 단어의 임베딩 벡터와 각 혐오 표현 후보 단어의 임베딩 벡터가 형성하는 코사인 각도를 유사도로 계산하고, 두 벡터 간의 유사도를 기초로 상기 혐오 표현 후보 단어들 중에서 상기 혐오 표현 사전에 저장된 단어들과 유사한 유사 단어들을 추출하는, 혐오 표현 댓글 필터링 장치
5 5
제1항에서,상기 학습 장치는분류 학습용 댓글들을 입력받고, 상기 혐오 표현 사전에 포함된 적어도 하나의 단어를 포함하는 댓글을 혐오 표현으로 라벨링하고, 상기 혐오 표현 단어들을 포함하지 않은 댓글을 비혐오 표현으로 라벨링하는, 혐오 표현 댓글 필터링 장치
6 6
제1항에서,상기 혐오 표현 사전은혐오 표현 단어로 정의된 비속어들을 포함하고, 상기 비속어들로부터 확장된신규 혐오 표현 단어들이 업데이트되는, 혐오 표현 댓글 필터링 장치
7 7
혐오 표현 댓글 필터링 장치의 동작 방법으로서,혐오 표현 사전에 저장된 적어도 하나의 혐오 표현 단어를 포함하는 혐오 표현 댓글들을 입력받는 단계,단어 임베딩 모델을 이용하여, 상기 혐오 표현 댓글들에 포함된 혐오 표현 후보 단어들과 상기 혐오 표현 사전에 저장된 혐오 표현 단어들 각각의 임베딩 벡터들을 생성하는 단계,벡터 간 유사도 판단 알고리즘을 이용하여 상기 혐오 표현 후보 단어들 중에서 상기 혐오 표현 사전에 저장된 단어들과 유사한 유사 단어들을 추출하는 단계, 그리고상기 유사 단어들 중 결정된 신규 혐오 표현 단어를 상기 혐오 표현 사전에 저장하는 단계를 포함하는 동작 방법
8 8
제7항에서,분류 학습용 댓글들을 입력받고, 상기 혐오 표현 사전에 포함된 적어도 하나의 단어를 포함하는 댓글을 혐오 표현으로 라벨링하고, 상기 혐오 표현 단어들을 포함하지 않은 댓글을 비혐오 표현으로 라벨링하는 단계, 그리고혐오 표현 댓글과 비혐오 표현 댓글로 라벨링된 학습 데이터를 기초로, 혐오 표현 분류 모델이 입력된 텍스트를 혐오 표현 댓글 또는 비혐오 표현 댓글을 구별하도록 학습시키는 단계를 더 포함하는 동작 방법
9 9
제8항에서,판별 대상 댓글을 상기 혐오 표현 분류 모델로 입력하는 단계, 그리고상기 혐오 표현 분류 모델로부터 상기 판별 대상 댓글이 혐오 표현 댓글로 판별된 경우, 상기 판별 대상 댓글을 미리 설정된 텍스트로 치환되도록 설정하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
10 10
제7항에서,상기 임베딩 벡터들을 생성하는 단계는각 혐오 표현 댓글을 구성하는 형태소들을 상기 단어 임베딩 모델로 임베딩하여 각 혐오 표현 후보 단어의 임베딩 벡터를 생성하는, 동작 방법
11 11
제7항에서,상기 유사 단어들을 추출하는 단계는상기 혐오 표현 사전에 저장된 각 혐오 표현 단어의 임베딩 벡터와 각 혐오 표현 후보 단어의 임베딩 벡터가 형성하는 코사인 각도를 유사도로 계산하고, 두 벡터 간의 유사도를 기초로 상기 혐오 표현 후보 단어들 중에서 상기 혐오 표현 사전에 저장된 단어들과 유사한 유사 단어들을 추출하는, 동작 방법
12 12
제7항에서,상기 혐오 표현 사전에 저장하는 단계는상기 유사 단어들 중 상기 혐오 표현 댓글들에 일정 빈도 이상 등장하는 유사 단어를 상기 신규 혐오 표현 단어로 결정하는, 동작 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 서울대학교 산업기술혁신사업 (RCMS)대화 상황과 감정 인지형 인공지능 대화 시스템 개발(2018)