| 1 |
1
둘 이상의 형태소로 이루어진 복합어를 실질 형태소의 집합으로 정의하는 집합 정의부;skip-gram의 방법을 활용하여 각 n-gram에 대한 단어 벡터를 계산하는 벡터 계산부;실질 형태소 집합을 이용해서 워드 임베딩 과정에서 단어와 문맥의 유사도 산출을 하는 유사도 산출부;를 포함하고,둘 이상의 형태소로 이루어진 복합어를 실질 형태소의 집합으로 정의하여 형태론적 특성이 오류없이 반영되도록 하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 실질 형태소 집합을 이용한 워드 임베딩 과정에서 단어 와 문맥 의 유사도 함수(scoring function)는,으로 정의되고,이때, 는 단어 에 나타나는 실질 형태소의 집합 에 속한 실질 형태소 의 벡터이고, 는 문맥 단어의 벡터인 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 장치
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 워드 임베딩 과정에서 단어의 의미적 특성을 유지한 상태로 고차원의 데이터인 단어를 저차원의 데이터인 개념으로 변환하기 위하여,문장이 입력되면 형태 분석을 수행하는 형태 분석부와,형태 분석이 이루어진 각 단어에 대한 단어 판단 및 의미 판단이 이루어지 않는 경우에 의미 분석을 수행하는 의미 분석부와,한국어 어휘의미망을 활용하여 각 단어에 대한 개념 변환을 수행하는 개념 변환부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 장치
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서, 한국어 어휘의미망에서 해당 단어를 검색하였을 때 하나의 개념만 존재한다면 해당 개념으로 바로 변환하고,해당 단어가 여러 개의 의미로 사용될 수 있는 동형이의어 혹은 다의어일 경우에는 의미 분석을 통해 해당 단어의 의미를 먼저 분석한 다음 분석된 개념으로 변환하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 장치
|
| 5 |
5
제 3 항에 있어서, 개념 변환부는,워드임베딩의 학습을 위해 원시말뭉치가 입력이 되었을 때 개별 문장에 대한 개념 변환 작업을 수행하는 동적 변환 또는,워드임베딩을 위한 학습과정에서 원시말뭉치에 포함된 모든 단어를 한국어 어휘의미망에 등록된 개념으로 일괄적으로 변환하는 정적 변환을 하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 장치
|
| 6 |
6
둘 이상의 형태소로 이루어진 복합어를 실질 형태소의 집합으로 정의하는 집합 정의 단계;skip-gram의 방법을 활용하여 각 n-gram에 대한 단어 벡터를 계산하는 벡터 계산 단계;실질 형태소 집합을 이용해서 워드 임베딩 과정에서 단어와 문맥의 유사도 산출을 하는 유사도 산출 단계;를 포함하고,둘 이상의 형태소로 이루어진 복합어를 실질 형태소의 집합으로 정의하여 형태론적 특성이 오류없이 반영되도록 하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 방법
|
| 7 |
7
제 6 항에 있어서, 워드 임베딩 과정에서 단어의 의미적 특성을 유지한 상태로 고차원의 데이터인 단어를 저차원의 데이터인 개념으로 변환하기 위하여,문장이 입력되면 형태 분석을 수행하는 형태 분석 단계와,형태 분석이 이루어진 각 단어에 대한 단어 판단 및 의미 판단이 이루어지 않는 경우에 의미 분석을 수행하는 의미 분석 단계와,한국어 어휘의미망을 활용하여 각 단어에 대한 개념 변환을 수행하는 개념 변환 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 방법
|
| 8 |
8
제 7 항에 있어서, 한국어 어휘의미망에서 해당 단어를 검색하였을 때 하나의 개념만 존재한다면 해당 개념으로 바로 변환하고,해당 단어가 여러 개의 의미로 사용될 수 있는 동형이의어 혹은 다의어일 경우에는 의미 분석을 통해 해당 단어의 의미를 먼저 분석한 다음 분석된 개념으로 변환하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 방법
|
| 9 |
9
제 7 항에 있어서, 개념 변환 단계는,워드임베딩의 학습을 위해 원시말뭉치가 입력이 되었을 때 개별 문장에 대한 개념 변환 작업을 수행하는 동적 변환 또는,워드임베딩을 위한 학습과정에서 원시말뭉치에 포함된 모든 단어를 한국어 어휘의미망에 등록된 개념으로 일괄적으로 변환하는 정적 변환을 하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 방법
|
| 10 |
10
제 7 항에 있어서, 워드임베딩 결과를 활용하는 단계를 더 포함하고,워드임베딩 결과를 활용하는 단계는,단어가 입력되었을 때 해당 단어에 대한 단어 벡터를 획득하기 위하여 학습 단계와 마찬가지로 개별 단어를 해당하는 개념으로 변환한 다음, 워드임베딩 결과에서 해당 개념으로 변환하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 방법
|
| 11 |
11
제 10 항에 있어서, 워드임베딩 결과를 활용할 때 입력된 단어가 미등록어이면,미등록어와 관계된 상위어, 하위어, 동의어를 한국어 어휘의미망에서 찾은 다음 해당 단어에 대한 임베딩 결과를 차용하는 것을 특징으로 하는 한국어 워드넷 기반 지식 주도 심층학습을 이용한 워드 임베딩 방법
|
