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딥러닝 기반의 정보 분류 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2021002354
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 이하의 실시예는 딥러닝 기반 정보 분류 방법 에 관한 것이다. 실시예에 따른 딥러닝 기반 정보 분류 방법은 엔터티에 관련된 웹 페이지들을 수집하는 단계; 웹 페이지들 각각에 대응하여, 웹 페이지들의 집합에서 해당 웹 페이지에 포함된 적어도 하나의 단어의 중요도, 및 웹 페이지들 중 해당 단어를 포함하는 웹 페이지의 정규화된 빈도수에 따라 해당 웹 페이지 특징들을 추출하는 단계; 웹 페이지들의 특징들에 기초하여, 웹 페이지들이 엔터티와 관련된 정도를 지시하는 빈도수들을 결정하는 단계; 웹 페이지들의 빈도수들에 기초하여, 웹 페이지들을 엔터티에 대한 관련성 데이터 및 비관련성 데이터로 분류하는 단계; 및 분류 결과 및 특징들을 이용하여 학습 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 16/951 (2019.01.01) G06F 16/906 (2019.01.01) G06F 16/93 (2019.01.01) G06F 40/20 (2020.01.01)
CPC G06F 16/951(2013.01) G06F 16/906(2013.01) G06F 16/93(2013.01) G06F 40/20(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 2216/03(2013.01)
출원번호/일자 1020190110248 (2019.09.05)
출원인 군산대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0029007 (2021.03.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.09.05)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 군산대학교산학협력단 대한민국 전라북도 군산시 대학로 *** (

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 온병원 전라북도 군산시 미룡로 **, *

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

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
2019.09.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-0917258-84
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2020-5153535-17
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.08.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0160123-13
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0832954-98
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.02.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0129049-80
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.02.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0129048-34
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
엔터티에 관련된 웹 페이지들을 수집하는 단계;상기 웹 페이지들 각각에 대응하여, 상기 웹 페이지들의 집합에서 해당 웹 페이지에 포함된 적어도 하나의 단어의 중요도, 및 상기 웹 페이지들 중 해당 단어를 포함하는 웹 페이지의 정규화된 빈도수에 따라 해당 웹 페이지 특징들을 추출하는 단계;상기 웹 페이지들의 특징들에 기초하여, 상기 웹 페이지들이 상기 엔터티와 관련된 정도를 지시하는 빈도수들을 결정하는 단계;상기 웹 페이지들의 빈도수들에 기초하여, 상기 웹 페이지들을 상기 엔터티에 대한 관련성 데이터 및 비관련성 데이터로 분류하는 단계; 및상기 분류 결과 및 상기 특징들을 이용하여 학습 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반 정보 분류 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 웹 페이지들을 수집하는 단계는,상기 엔터티에 대한 속성들을 활용하여 조합 가능한 적어도 하나의 질의를 생성하는 단계; 및웹 검색 엔진을 통하여 상기 적어도 하나의 질의에 대한 상기 웹 페이지들을 수집하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반 정보 분류 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 엔터티와의 관련성 데이터 및 비관련성 데이터로 분류하는 단계는,상기 웹 페이지들의 빈도수 분포를 활용하여 기준 이상의 빈도수가 발생하는 웹 페이지들을 상기 관련성 데이터로 분류하고, 상기 기준 미만의 빈도수가 발생하는 웹 페이지들은 상기 비관련성 데이터로 분류하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반 정보 분류 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 해당 웹 페이지의 특징들을 추출하는 단계는,상기 해당 웹 페이지에 포함된 단어들을 하기 수학식에 대입하여 상기 엔터티와의 관련성을 계산하는 단계; 및상기 관련성이 계산된 단어들 중 상기 계산된 값이 높은 단어들을 미리 정해진 기준에 따라 상기 특징으로 추출하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반 정보 분류 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 학습 데이터 세트에 기초하여 정보 분류 모델을 학습하는 단계;상기 학습된 정보 분류 모델에 기초하여 상기 웹 페이지들을 분류하는 단계; 및상기 정보 분류 모델 및 상기 학습 데이터 세트를 제공하는 단계를 더 포함하는,딥러닝 기반 정보 분류 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 학습된 정보 분류 모델에 기초하여 상기 웹 페이지들을 분류하는 단계는,상기 웹 페이지들에 대해 상기 엔터티와 관련성을 분류하는 단계를 포함하는,딥러닝 기반 정보 분류 방법
7 7
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
8 8
딥러닝 기반 정보 분류를 위한 장치에 있어서,하나 이상의 프로세서;메모리; 및상기 메모리에 저장되어 있으며 상기 하나 이상의 프로세서에 의하여 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램을 포함하고,상기 프로그램은,엔터티에 관련된 웹 페이지들을 수집하는 단계;상기 웹 페이지들 각각에 대응하여, 상기 웹 페이지들의 집합에서 해당 웹 페이지에 포함된 적어도 하나의 단어의 중요도, 및 상기 웹 페이지들 중 해당 단어를 포함하는 웹 페이지의 정규화된 빈도수에 따라 해당 웹 페이지 특징들을 추출하는 단계;상기 웹 페이지들의 특징들에 기초하여, 상기 웹 페이지들이 상기 엔터티와 관련된 정도를 지시하는 빈도수들을 결정하는 단계;상기 웹 페이지들의 빈도수들에 기초하여, 상기 웹 페이지들을 상기 엔터티에 대한 관련성 데이터 및 비관련성 데이터로 분류하는 단계; 및상기 분류 결과 및 상기 특징들을 이용하여 학습 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함하는,장치
9 9
제8항에 있어서,상기 웹 페이지들을 수집하는 단계는,상기 엔터티에 대한 속성들을 활용하여 조합 가능한 적어도 하나의 질의를 생성하는 단계; 및웹 검색 엔진을 통하여 상기 적어도 하나의 질의에 대한 상기 웹 페이지들을 수집하는 단계를 수행하는,장치
10 10
제8항에 있어서,상기 엔터티와의 관련성 데이터 및 비관련성 데이터로 분류하는 단계는,상기 웹 페이지들의 빈도수 분포를 활용하여 기준 이상의 빈도수가 발생하는 웹 페이지들을 상기 관련성 데이터로 분류하고, 상기 기준 미만의 빈도수가 발생하는 웹 페이지들은 상기 비관련성 데이터로 분류하는 단계를 수행하는,장치
11 11
제8항에 있어서,상기 해당 웹 페이지의 특징들을 추출하는 단계는,상기 해당 웹 페이지에 포함된 단어들을 하기 수학식에 대입하여 상기 엔터티와의 관련성을 계산하는 단계; 및상기 관련성이 계산된 단어들 중 상기 계산된 값이 높은 단어들을 미리 정해진 기준에 따라 상기 특징으로 추출하는 단계를 수행하는,장치
12 12
제8항에 있어서,상기 학습 데이터 세트에 기초하여 정보 분류 모델을 학습하는 단계;상기 학습된 정보 분류 모델에 기초하여 상기 웹 페이지들을 분류하는 단계; 및상기 정보 분류 모델 및 상기 학습 데이터 세트를 제공하는 단계를 더 수행하는,장치
13 13
제12항에 있어서,상기 학습된 정보 분류 모델에 기초하여 상기 웹 페이지들을 분류하는 단계는,상기 웹 페이지들에 대해 상기 엔터티와 관련성을 분류하는 단계를 수행하는,장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.