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멀티 홉 이웃을 이용한 컨볼루션 학습 기반의 지식 그래프 완성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020015402
  • 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 실시예들은 다양한 연결 패턴이 포함된 멀티 홉 이웃 관계에 있는 문맥 정보를 컨볼루션 분석함으로써, 누락되거나 부정확한 엔티티 또는 관계를 보다 정확하게 추론할 수 있는 지식 그래프 완성 방법 및 장치를 제공한다.
Int. CL G06N 5/02 (2006.01.01) G06F 16/901 (2019.01.01) G06F 17/15 (2006.01.01)
CPC G06N 5/025(2013.01) G06N 5/025(2013.01) G06N 5/025(2013.01)
출원번호/일자 1020190040173 (2019.04.05)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0117690 (2020.10.14) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.05)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이경호 서울특별시 중구
2 오병국 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-0351959-51
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0549929-95
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.09.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0984073-18
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.09.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-0984072-62
5 등록결정서
Decision to grant
2020.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0836171-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨팅 디바이스에 의한 지식 그래프 완성 방법에 있어서,지식 그래프에서 멀티 홉 이웃 관계에 있는 문맥 정보를 수집하는 단계; 및상기 문맥 정보를 지식 그래프 학습 모델을 통하여 추론하는 단계를 포함하며,상기 문맥 정보를 수집하는 단계는,상기 지식 그래프에 속하는 루트 엔티티로부터 기 설정된 윈도우 크기 범위 내에서 너비 우선 검색(Breadth First Search)을 수행하여 상기 지식 그래프에 속하는 엔티티를 획득하여 상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보에 추가하고,상기 획득한 엔티티의 개수가 상기 윈도우 크기 범위보다 작으면 다음 이웃 엔티티를 상기 멀티 홉 이웃 정보에 추가하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 문맥 정보는 엔티티를 포함하고 상기 엔티티 간의 관계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서,상기 문맥 정보를 수집하는 단계는,상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보에서 엔티티 간의 거리를 기준으로 고유한 순위를 지정하고 기 설정된 윈도우 크기 범위 내에서 일부의 엔티티를 제거하여 상기 문맥 정보를 정규화하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 문맥 정보를 수집하는 단계는,상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보의 그룹별 순위에 따라 깊이 우선 탐색(Depth First Search)을 수행하여 상기 멀티 홉 이웃 정보를 비선형 공간으로부터 선형 공간으로 매핑하여 상기 문맥 정보를 변환하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 엔티티와 관계에 관한 상기 문맥 정보를 복수 차원의 임베딩 행렬에서 문맥 정보 임베딩으로 인코딩하는 제1 레이어를 포함하며,상기 문맥 정보가 고정된 크기를 갖도록 상기 문맥 정보 임베딩에 가변적 크기를 갖는 패딩 벡터가 추가되는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제7항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 컨볼루션 필터를 적용하여 상기 문맥 정보로부터 연결 패턴에 관한 문맥 특징 벡터를 추출하는 제2 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제8항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 상기 문맥 특징 벡터와 상기 제1 레이어에 의해 인코딩된 엔티티 임베딩을 벡터 공간에서 결합하는 제3 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제9항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 상기 결합된 문맥 특징 벡터 및 엔티티 임베딩에 상기 제1 레이어에 의해 인코딩된 관계 임베딩을 가중합하여 합성 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 상기 합성 벡터에 상기 제1 레이어에 의해 인코딩된 후보 엔티티 임베딩을 행렬곱하여 점수를 산출하는 제4 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하는 지식 그래프 완성 장치에 있어서,상기 프로세서는 지식 그래프에서 멀티 홉 이웃 관계에 있는 문맥 정보를 수집하고,상기 프로세서는 상기 문맥 정보를 지식 그래프 학습 모델을 통하여 추론하고,상기 프로세서는 상기 지식 그래프에 속하는 루트 엔티티로부터 기 설정된 윈도우 크기 범위 내에서 너비 우선 검색(Breadth First Search)을 수행하여 상기 지식 그래프에 속하는 엔티티를 획득하여 상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보에 추가하고, 상기 획득한 엔티티의 개수가 상기 윈도우 크기 범위보다 작으면 다음 이웃 엔티티를 상기 멀티 홉 이웃 정보에 추가하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 장치
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삭제
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제12항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 엔티티와 관계에 관한 상기 문맥 정보를 복수 차원의 임베딩 행렬에서 문맥 정보 임베딩으로 인코딩하는 제1 레이어를 포함하며,상기 문맥 정보가 고정된 크기를 갖도록 상기 문맥 정보 임베딩에 가변적 크기를 갖는 패딩 벡터가 추가되는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 한국연구재단 중견연구자지원사업 사물인터넷을 위한 복합 이벤트 처리 기반 개인맞춤 상황인지형 추천 시스템