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질의 문장 분석을 위한 질의 자질 추출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020012477
  • 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 유사한 질문-답변 지식(질문)을 탐색하는데 있어서 유사성을 분석할 수 있는 자질을 자동으로 추출하는 방법으로 데이터와 시스템에 맞춰 분류체계를 정리할 필요 없이 범용적으로 적용하여 성능 개선이나 모델 피팅 작업에 선행하여 초기 개발을 원활히 수행하도록 한 질의 자질 추출 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 자질 추출 장치는 전처리된 질의 문장 및 비교 대상 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터, 의미 형태소 패턴 자질 벡터 및 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하고, 추출한 자질 벡터를 근거로 질의 문장과 비교 대상 문장의 유사성을 분석한다.
Int. CL G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 40/20 (2020.01.01)
CPC G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/3344(2013.01)
출원번호/일자 1020190023652 (2019.02.28)
출원인 한국전력공사, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0105057 (2020.09.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최호진 대전광역시 유성구
2 오교중 대전광역시 유성구
3 박수환 서울특별시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

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
2019.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0210549-27
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
2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
자연어 문장으로 구성된 질의 문장을 입력받는 입력부;상기 질의 문장을 전처리하는 전처리부;상기 질의 문장 및 비교 대상 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터, 의미 형태소 패턴 자질 벡터 및 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 자질 벡터 추출부; 및상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터, 의미 형태소 패턴 자질 벡터 및 형태소 등장 여부 자질 벡터를 근거로 상기 질의 문장과 비교 대상 문장의 유사성을 분석하는 유사성 분석부를 포함하는 질의 자질 추출 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 자질 벡터 추출부는,음절 단위로 분해한 질의 문장을 음절 단위 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 질의 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하고,음절 단위로 분해한 비교 대상 문장을 각각 음절 단위 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 비교 대상 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하는 질의 자질 추출 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 자질 벡터 추출부는 한글 말뭉치로부터 검출한 한글 문장을 음절 단위로 분해하여 음절 단위 언어모델을 학습하는 질의 자질 추출 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 자질 벡터 추출부는,상기 전처리부의 형태소 분석 결과를 근거로 의미 형태소 단위로 분해한 질의 문장을 의미 형태소 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 질의 문장의 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하고,상기 전처리부의 형태소 분석 결과를 근거로 의미 형태소 단위로 분해한 비교 대상 문장을 의미 형태소 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 비교 대상 문장의 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하는 질의 자질 추출 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 자질 벡터 추출부는 상기 전처리부의 형태소 분석 결과를 근거로 한글 말뭉치로부터 검출한 한글 문장을 의미 형태소 단위로 분해하여 의미 형태소 언어모델로 학습하는 질의 자질 추출 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 자질 벡터 추출부는 형태소 단위로 분해한 질의 문장을 형태소 워드 매트릭스 및 문장 분류 모델과 비교하여 상기 질의 문장의 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하고,형태소 단위로 분해한 비교 대상 문장을 형태소 워드 매트릭스 및 문장 분류 모델과 비교하여 상기 비교 대상 문장의 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 질의 자질 추출 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 자질 벡터 추출부는 학습데이터를 화행 분류 자질 태깅하여 문장 분류 모델을 생성하는 질의 자질 추출 장치
8 8
제1항에 있어서,상기 유사성 분석부는,상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터, 의미 형태소 패턴 자질 벡터 및 형태소 등장 여부 자질 벡터를 합쳐 문장 벡터를 정의하고, 상기 질의 문장 및 비교 대상 문장의 문장 벡터를 비교하여 유사성 점수를 수치화하는 질의 자질 추출 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 유사성 분석부는 상기 유사성 점수가 설정 점수 이하이면 다른 비교 대상 문장을 설정하는 질의 자질 추출 장치
10 10
제1항에 있어서,상기 유사성 분석부에서 수치화한 유사성 점수가 설정 점수를 초과하면 상기 질의 문장에 대한 답변을 제공하는 답변 처리부를 더 포함하는 질의 자질 추출 장치
11 11
질의 자질 추출 장치를 이용한 질의 자질 추출 방법에 있어서,자연어 문장으로 구성된 질의 문장을 입력받는 단계;상기 질의 문장을 전처리하는 단계;상기 질의 문장 및 비교 대상 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계;상기 질의 문장 및 비교 대상 문장의 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계;상기 질의 문장 및 비교 대상 문장의 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 단계; 및상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터, 의미 형태소 패턴 자질 벡터 및 형태소 등장 여부 자질 벡터를 근거로 상기 질의 문장과 비교 대상 문장의 유사성을 분석하는 단계를 포함하는 질의 자질 추출 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계는,음절 단위로 분해한 질의 문장을 음절 단위 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 질의 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계; 및음절 단위로 분해한 비교 대상 문장을 각각 음절 단위 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 비교 대상 문장의 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계를 포함하는 질의 자질 추출 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계는,한글 말뭉치로부터 검출한 한글 문장을 음절 단위로 분해하여 음절 단위 언어모델을 학습하는 단계를 더 포함하는 질의 자질 추출 방법
14 14
제11항에 있어서,상기 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계는,상기 전처리하는 단계의 형태소 분석 결과를 근거로 의미 형태소 단위로 분해한 질의 문장을 의미 형태소 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 질의 문장의 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계; 및상기 전처리하는 단계의 형태소 분석 결과를 근거로 의미 형태소 단위로 분해한 비교 대상 문장을 의미 형태소 언어모델 및 학습 모델과 비교하여 상기 비교 대상 문장의 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계를 포함하는 질의 자질 추출 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 의미 형태소 패턴 자질 벡터를 추출하는 단계는,상기 전처리하는 단계의 형태소 분석 결과를 근거로 한글 말뭉치로부터 검출한 한글 문장을 의미 형태소 단위로 분해하여 의미 형태소 언어모델로 학습하는 단계를 더 포함하는 질의 자질 추출 방법
16 16
제11항에 있어서,상기 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 단계는 형태소 단위로 분해한 질의 문장을 형태소 워드 매트릭스 및 문장 분류 모델과 비교하여 상기 질의 문장의 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 단계; 및형태소 단위로 분해한 비교 대상 문장을 형태소 워드 매트릭스 및 문장 분류 모델과 비교하여 상기 비교 대상 문장의 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 단계를 포함하는 질의 자질 추출 방법
17 17
제16항에 있어서,상기 형태소 등장 여부 자질 벡터를 추출하는 단계는 학습데이터를 화행 분류 자질 태깅하여 문장 분류 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 질의 자질 추출 방법
18 18
제11항에 있어서,상기 유사성을 분석하는 단계는,상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터상기 한글 음절 등장 패턴 자질 벡터, 의미 형태소 패턴 자질 벡터 및 형태소 등장 여부 자질 벡터를 합쳐 문장 벡터를 정의하는 단계; 및상기 질의 문장 및 비교 대상 문장의 문장 벡터를 비교하여 유사성 점수를 수치화하는 단계를 포함하는 질의 자질 추출 방법
19 19
제18항에 있어서,상기 유사성을 분석하는 단계는 상기 유사성 점수가 설정 점수 이하이면 다른 비교 대상 문장을 설정하는 단계를 더 포함하는 질의 자질 추출 방법
20 20
제11항에 있어서,상기 유사성을 분석하는 단계에서 수치화한 유사성 점수가 설정 점수를 초과하면 상기 질의 문장에 대한 답변을 제공하는 단계를 더 포함하는 질의 자질 추출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.