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메모리 네트워크 장치 및 이를 이용한 추론 방법

  • 기술번호 : KST2020016514
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 메모리 네트워크 장치는 임베딩 행렬을 저장하는 임베딩용 메모리부와, 소정의 기준에 따라 선별된 문맥 정보에 대한 내부 표현을 저장하는 임베딩용 캐시부와, 상기 저장된 내부 표현에 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현이 포함되어 있으면 상기 포함되어 있는 내부 표현을 추론용 표현으로 변환하고, 포함되어 있지 않으면 상기 임베딩 행렬로부터 상기 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현을 도출한 뒤 상기 도출된 내부 표현을 추론용 표현으로 변환하는 임베딩용 연산부를 포함한다
Int. CL G06F 40/20 (2020.01.01)
CPC G06F 40/30(2013.01) G06F 40/30(2013.01) G06F 40/30(2013.01)
출원번호/일자 1020190059081 (2019.05.20)
출원인 에스케이텔레콤 주식회사, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0133609 (2020.11.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.20)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 에스케이텔레콤 주식회사 대한민국 서울특별시 중구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김장우 서울특별시 용산구
2 김준성 서울특별시 관악구
3 장한휘 서울특별시 관악구
4 윤상용 서울특별시 중구
5 정무경 서울특별시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0516670-32
2 보정요구서
Request for Amendment
2019.05.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0084354-46
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-0639859-60
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
6 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
임베딩 행렬을 저장하는 임베딩용 메모리부와,소정의 기준에 따라 선별된 문맥 정보에 대한 내부 표현을 저장하는 임베딩용 캐시부와,상기 저장된 내부 표현에 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현이 포함되어 있으면 상기 포함되어 있는 내부 표현을 추론용 표현으로 변환하고, 포함되어 있지 않으면 상기 임베딩 행렬로부터 상기 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현을 도출한 뒤 상기 도출된 내부 표현을 추론용 표현으로 변환하는 임베딩용 연산부를 포함하는메모리 네트워크 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 소정의 기준은,상기 임베딩용 연산부에 의해 수행된 상기 변환의 횟수가 상기 소정의 문맥 정보의 종류별로 집계된 것에 기초한 것이거나, 상기 소정의 문맥 정보에서의 단어별 등장 횟수 또는 문장별 등장 횟수에 기초한 것이거나 또는 소정의 문서로부터 획득된 단어별 등장 횟수 또는 문장별 등장 횟수에 기초하여 선별된 것인메모리 네트워크 장치
3 3
제 2 항에 있어서,상기 변환의 횟수를 상기 소정의 문맥 정보의 종류별로 집계하는 변환 횟수 집계부를 더 포함하는메모리 네트워크 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 소정의 기준에 따라 선별된 문맥 정보는,어느 하나의 단어 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 단어에 대한 문맥 정보 또는 어느 하나의 문장 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 문장에 대한 문맥 정보를 포함하는메모리 네트워크 장치
5 5
제 4 항에 있어서,상기 어느 하나의 단어 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 단어 또는 상기 어느 하나의 문장 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 문장은,상기 임베딩용 연산부에 의해 수행된 상기 변환의 과정에서 획득된 것이거나 또는 소정의 문서로부터 획득된 것인메모리 네트워크 장치
6 6
제 1 항에 있어서,상기 도출된 내부 표현은,상기 소정의 문맥 정보에 포함된 단어들의 종류 또는 상기 단어들의 상대적인 위치를 기초로 상기 임베딩 행렬로부터 도출된 것인메모리 네트워크 장치
7 7
제 1 항에 있어서,상기 변환은,상기 소정의 문맥 정보에 포함된 단어들의 종류 또는 상기 단어들의 상대적인 위치를 기초로 상기 도출된 내부 표현에 대한 가중치를 도출하는 연산과, 상기 도출된 가중치와 상기 도출된 내부 표현을 곱하는 연산을 포함하는메모리 네트워크 장치
8 8
제 1 항에 있어서,상기 소정의 문맥 정보는 질문을 포함하고, 상기 메모리 네트워크 장치는,상기 임베딩용 연산부가 도출한 상기 질문에 대한 추론용 표현을 기초로 상기 질문에 대한 답변을 추론하는 추론 연산부와, 상기 추론에 필요한 메모리를 상기 추론 연산부에게 제공하는 추론 메모리부를 더 포함하되,상기 임베딩용 메모리부가 상기 임베딩용 연산부에게 제공하는 메모리와 상기 추론 메모리부가 상기 추론 연사부에 제공하는 메모리는 서로 분리되어 있는메모리 네트워크 장치
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메모리 네트워크 장치가 수행하는 방법으로서,상기 메모리 네트워크 장치의 임베딩용 캐시부에 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현이 포함되어 있는지를 판단하는 단계와,포함되어 있으면 상기 포함되어 있는 내부 표현을 추론용 표현으로 변환하고, 포함되어 있지 않으면 상기 메모리 네트워크 장치의 임베딩용 메모리부에 저장된 임베딩 행렬로부터 상기 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현을 도출한 뒤 상기 도출된 내부 표현을 추론용 표현으로 변환하는 단계를 포함하는추론 방법
10 10
제 9 항에 있어서,상기 임베딩용 캐시부에 포함되어 있는 상기 내부 표현은,어느 하나의 단어 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 단어에 대한 문맥 정보 또는 어느 하나의 문장 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 문장에 대한 문맥 정보에 대한 내부 표현을 포함하는추론 방법
11 11
제 10 항에 있어서,상기 어느 하나의 단어 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 단어 또는 상기 어느 하나의 문장 이후에 출현 가능성이 일정 수준 이상이라고 판별된 문장에 대한 정보는,상기 변환하는 단계에서 획득된 것이거나 또는 소정의 문서로부터 획득된 것인추론 방법
12 12
제 9 항에 있어서,상기 도출된 내부 표현은,상기 소정의 문맥 정보에 포함된 단어들의 종류 또는 상기 단어들의 상대적인 위치를 기초로 상기 임베딩 행렬로부터 도출된 것인추론 방법
13 13
제 9 항에 있어서,상기 변환은,상기 소정의 문맥 정보에 포함된 단어들의 종류 또는 상기 단어들의 상대적인 위치를 기초로 상기 도출된 내부 표현에 대한 가중치를 도출하는 연산 과정과, 상기 도출된 가중치와 상기 도출된 내부 표현을 곱하는 연산 과정을 포함하는추론 방법
14 14
제 9 항에 있어서,상기 소정의 문맥 정보는 질문을 포함하고,상기 추론 방법은,상기 임베딩용 연산부가 도출한 상기 질문에 대한 추론용 표현을 기초로 상기 질문에 대한 답변을 추론하는 단계를 더 포함하는추론 방법
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제 9 항에 있어서,상기 임베딩용 캐시부에 포함되어 있는 상기 소정의 문맥 정보에 대한 내부 표현은,상기 변환하는 단계에 의해 변환된 횟수가 상기 소정의 문맥 정보의 종류별로 집계된 것에 기초하여 선별된 것이거나, 상기 소정의 문맥 정보에서의 단어별 등장 횟수 또는 문장별 등장 횟수에 기초하여 선별된 것이거나, 또는 소정의 문서로부터 획득된 단어별 등장 횟수 또는 문장별 등장 횟수에 기초하여 선별된 것인추론 방법
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제 9 항에 따른 추론 방법에 포함된 각 단계를 포함하여 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체
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제 9 항에 따른 추론 방법에 포함된 각 단계를 포함하여 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.