맞춤기술찾기

이전대상기술

구어에서 수어로의 주의 기반 인공신경망 기계 번역 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2020016856
  • 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 본 발명은 주의 기반 인공신경망 기계 번역 모델을 사용하여 구어에서 수어로 번역하는 인공신경망 기계 번역 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 구어 문장에서 언어학적 자질들을 추출하는 단계, 상기 구어 문장 및 상기 언어학적 자질들을 병렬 임베딩하여 하나의 벡터로 결합하는 단계 및 상기 결합된 벡터에 의한 벡터화된 문장을 인공신경망 번역 모델에 입력하여 수어 단어 시퀀스를 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 40/40 (2020.01.01) G06F 40/20 (2020.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190086169 (2019.07.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0132619 (2020.11.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190057760   |   2019.05.17
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.07.17)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 박종철 대전광역시 유성구
2 김정호 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2019.07.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0730936-46
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.09.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0618562-39
5 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.11.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-1194821-13
6 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2020.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-1323425-39
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-1380085-89
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.18 1-1-2020-1380086-24
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
구어에서 수어로의 주의 기반 인공신경망 기계 번역 방법에 있어서, 구어 문장에서 언어학적 자질들을 추출하는 단계;상기 구어 문장 및 상기 언어학적 자질들을 병렬 임베딩하여 하나의 벡터로 결합하는 단계; 및상기 결합된 벡터에 의한 벡터화된 문장을 인공신경망 번역 모델에 입력하여 수어 단어 시퀀스를 출력하는 단계를 포함하는 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
2 2
제1항에 있어서,구어 및 수어 병렬 말뭉치를 사용하여 주의 기반 상기 인공신경망 번역 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하는 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 언어학적 자질들을 추출하는 단계는상기 구어 문장을 형태소, 문장 유형, 문장 태, 문장 시제 및 부정 표현으로 분석하여 상기 언어학적 자질들을 추출하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 하나의 벡터로 결합하는 단계는상기 구어 문장과 그에 대응하는 상기 언어학적 자질들을 병렬 인코딩하며, 인코딩된 벡터들을 하나의 벡터로 결합하여 상기 벡터화된 문장을 획득하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 하나의 벡터로 결합하는 단계는상기 구어 문장의 단어(형태소)와 형태소 분석 결과, 문장 유형 결과, 문장 태 분석 결과, 문장 시제 분석 결과 및 부정 표현 분석 결과의 6개의 값을 병렬적으로 임베딩하며, 상기 6개의 임베딩 값을 결합하여 상기 벡터화된 문장을 획득하는 것을 특징으로 하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 수어 단어 시퀀스를 출력하는 단계는상기 인공신경망 번역 모델에 입력된 상기 벡터화된 문장을 인코더에 전달하며, 전달된 값을 주의 층에 의해 문맥 정보로 변환하여 디코더의 출력으로 사용하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 수어 단어 시퀀스를 출력하는 단계는상기 디코더의 출력 값으로 수지 정보와 비수지 정보를 포함하는 상기 수어 단어 시퀀스를 출력하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
8 8
제2항에 있어서,상기 인공신경망 번역 모델을 학습시키는 단계는상기 구어 문장과 이에 대응하는 상기 수어 단어 시퀀스의 쌍을 나타내는 상기 구어 및 수어 병렬 말뭉치를 사용하여 상기 인공신경망 번역 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 방법
9 9
구어에서 수어로의 주의 기반 인공신경망 기계 번역 장치에 있어서, 구어 문장에서 언어학적 자질들을 추출하는 추출부;상기 구어 문장 및 상기 언어학적 자질들을 병렬 임베딩하여 하나의 벡터로 결합하는 결합부; 및상기 결합된 벡터에 의한 벡터화된 문장을 인공신경망 번역 모델에 입력하여 수어 단어 시퀀스를 출력하는 출력부를 포함하는 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
10 10
제9항에 있어서,구어 및 수어 병렬 말뭉치를 사용하여 주의 기반 상기 인공신경망 번역 모델을 학습시키는 학습부를 더 포함하는 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 추출부는상기 구어 문장을 형태소, 문장 유형, 문장 태, 문장 시제 및 부정 표현으로 분석하여 상기 언어학적 자질들을 추출하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
12 12
제9항에 있어서,상기 결합부는상기 구어 문장과 그에 대응하는 상기 언어학적 자질들을 병렬 인코딩하며, 인코딩된 벡터들을 하나의 벡터로 결합하여 상기 벡터화된 문장을 획득하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 결합부는상기 구어 문장의 단어(형태소)와 형태소 분석 결과, 문장 유형 결과, 문장 태 분석 결과, 문장 시제 분석 결과 및 부정 표현 분석 결과의 6개의 값을 병렬적으로 임베딩하며, 상기 6개의 임베딩 값을 결합하여 상기 벡터화된 문장을 획득하는 것을 특징으로 하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
14 14
제9항에 있어서,상기 출력부는상기 인공신경망 번역 모델에 입력된 상기 벡터화된 문장을 인코더에 전달하며, 전달된 값을 주의 층에 의해 문맥 정보로 변환하여 디코더의 출력으로 사용하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
15 15
제14항에 있어서,상기 출력부는상기 디코더의 출력 값으로 수지 정보와 비수지 정보를 포함하는 상기 수어 단어 시퀀스를 출력하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
16 16
제10항에 있어서,상기 학습부는상기 구어 문장과 이에 대응하는 상기 수어 단어 시퀀스의 쌍을 나타내는 상기 구어 및 수어 병렬 말뭉치를 사용하여 상기 인공신경망 번역 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는, 구어에서 수어로의 기계 번역 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.