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문장을 인코딩하는 방법으로서,상기 문장 내에 포함된 단어의 단어 임베딩 벡터를 생성하는 단계,외부 도메인으로부터 수집된, 상기 단어에 관한 계층적 단어 정보 및 상기 단어 임베딩 벡터를 바탕으로 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터를 생성하는 단계, 및 상기 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터를 결합하여 문장 임베딩 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 문장 인코딩 방법
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제1항에서,상기 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터는 장소 맥락에 관한 장소 어텐션 벡터 및 시간 맥락에 관한 시간 어텐션 벡터를 포함하는, 문장 인코딩 방법
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제2항에서,상기 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터를 결합하여 문장 임베딩 벡터를 생성하는 단계는,상기 장소 어텐션 벡터 및 상기 시간 어텐션 벡터를 요소별 합산으로 결합하는 단계를 포함하는, 문장 인코딩 방법
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제1항에서,상기 단어가 맥락 단어일 때, 상기 계층적 단어 정보는 상기 맥락 단어의 상위 개념을 계층적으로 포함하는, 문장 인코딩 방법
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제4항에서,상기 맥락 단어가 장소의 명칭일 때, 상기 계층적 단어 정보는 상기 장소가 위치한 지역의 명칭 또는 상기 장소가 위치한 국가명을 포함하는, 문장 인코딩 방법
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제4항에서,상기 맥락 단어가 특정 년도일 때, 상기 계층적 단어 정보는 상기 특정 년도를 포함하는 10년 단위의 년도 표현 또는 100년 단위의 년도 표현을 포함하는, 문장 인코딩 방법
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문장을 인코딩하는 인코더로서,상기 문장 내에 포함된 단어의 단어 임베딩 벡터를 생성하는 단어 임베더,외부 도메인으로부터 수집된 상기 단어에 관한 계층적 단어 정보를 저장하는 데이터베이스,상기 계층적 단어 정보 및 상기 단어 임베딩 벡터를 바탕으로 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터를 어텐션 결정부, 및 상기 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터를 결합하여 상기 문장 임베딩 벡터를 생성하는 어텐션 결합부를 포함하는 인코더
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제7항에서,상기 적어도 두 개의 맥락 어텐션 벡터는 장소 맥락에 관한 장소 어텐션 벡터 및 시간 맥락에 관한 시간 어텐션 벡터를 포함하는, 인코더
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제8항에서,상기 어텐션 결합부는,상기 장소 어텐션 벡터 및 상기 시간 어텐션 벡터를 요소별 합산으로 결합하는, 인코더
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제7항에서,상기 단어가 맥락 단어일 때, 상기 계층적 단어 정보는 상기 맥락 단어의 상위 개념을 계층적으로 포함하는, 인코더
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제10항에서,상기 맥락 단어가 장소의 명칭일 때, 상기 계층적 단어 정보는 상기 장소가 위치한 지역의 명칭 또는 상기 장소가 위치한 국가명을 포함하는, 인코더
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제10항에서,상기 맥락 단어가 특정 년도일 때, 상기 계층적 단어 정보는 상기 특정 년도를 포함하는 10년 단위의 년도 표현 또는 100년 단위의 년도 표현을 포함하는, 인코더
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오픈 도메인 질의에 응답하는 질의 응답 장치로서,외부 도메인으로부터 수집되는 계층적 단어 정보를 바탕으로 질의의 문장 임베딩 벡터를 생성하고, 문서의 맥락 임베딩 벡터를 생성하는 인코더,상기 문장 임베딩 벡터 및 상기 맥락 임베딩 벡터를 비교함으로써 상기 질의와 상기 문서 간의 유사도를 결정하는 임베딩 비교부, 및상기 유사도를 바탕으로 상기 문서 내에서 상기 질의에 대한 정답 후보를 결정하는 정답 후보 결정부를 포함하는 질의 응답 장치
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오픈 도메인 질의에 응답하는 질의 응답 장치로서,프로세서 및 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여, 외부 도메인으로부터 수집되는 계층적 단어 정보를 바탕으로 질의의 문장 임베딩 벡터를 생성하고, 문서 내의 복수의 문장에 대한 맥락 임베딩 벡터를 생성하는 단계,상기 문장 임베딩 벡터 및 상기 맥락 임베딩 벡터를 비교함으로써 상기 질의와 상기 복수의 문장 간의 유사도를 각각 결정하는 단계, 및상기 유사도를 바탕으로 상기 복수의 문장 중에서 상기 질의에 대한 정답 후보를 결정하는 단계를 수행하는, 질의 응답 장치
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