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질문 생성 장치 및 질문 생성 방법

  • 기술번호 : KST2021010638
  • 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 본 발명의 일실시예에 따르면, 하나 이상의 명령어를 저장하는 메모리 및 상기 하나 이상의 명령어를 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 문맥 정보가 반영된 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하고, 상기 구절 정보와 상기 정답 정보의 연관성을 계산하고, 상기 계산한 연관성을 상기 구절 정보와 결합하고, 상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보에 발생된 정보 손실을 복구한다.
Int. CL G06F 16/332 (2019.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 40/211 (2020.01.01)
CPC G06F 16/3322(2013.01) G06F 16/3344(2013.01) G06F 40/211(2013.01)
출원번호/일자 1020200010621 (2020.01.29)
출원인 주식회사 엔씨소프트, 강원대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0097266 (2021.08.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.01.29)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 엔씨소프트 대한민국 서울특별시 강남구
2 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김진태 경기도 성남시 분당구
2 김학수 서울시 강남구
3 노형종 경기도 성남시 분당구
4 이연수 경기도 성남시 분당구
5 장영진 서울시 은평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 함영욱 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 *** 에이스테크노타워**차 ***-*호(민영특허법률사무소)

최종권리자

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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
2020.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0096209-91
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.01.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0098027-84
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.05.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0429319-18
5 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2021.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0875377-93
6 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2021.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2021-1002487-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
하나 이상의 명령어를 저장하는 메모리; 및상기 하나 이상의 명령어를 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,문맥 정보가 반영된 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하고,상기 구절 정보와 상기 정답 정보의 연관성을 계산하고,상기 계산한 연관성을 상기 구절 정보와 결합하고,상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보에 발생된 정보 손실을 복구하는 질문 생성 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,양방향 GRU(Gated Recurrent Units)을 기초로 문맥 정보가 반영된 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하는 질문 생성 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,구절과 정답으로 분리된 데이터를 획득하고,상기 데이터를 구성하는 각 단어에 문맥 정보를 반영하는 질문 생성 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,제1 방법에 기초하여 상기 구절 정보와 상기 정답 정보의 연관성을 계산하고, 상기 계산한 연관성을 상기 구절 정보와 결합하고,상기 제1 방법은,완전 매칭 방법 또는 주의 집중 매칭 방법인 질문 생성 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,제2 방법에 기초하여 상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보에 발생된 정보 손실을 복구하고,상기 제2 방법은,공동 주의 집중 방법인 질문 생성 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보 각각의 자가 주의 집중 정보를 생성하고,상기 연관성을 결합한 구절 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 정답 정보를 획득하고, 상기 획득한 정답 정보를 상기 생성한 연관성을 결합한 구절 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하고,상기 정답 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 획득하고, 상기 획득한 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 상기 생성한 정답 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하는 질문 생성 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,내적 주의 집중 방법(Scaled Dot-Product Attention)을 기초로 상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보 각각의 자가 주의 집중 정보를 생성하고,내적 주의 집중 방법(Scaled Dot-Product Attention)을 기초로 상기 연관성을 결합한 구절 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 정답 정보를 획득하고, 상기 획득한 정답 정보를 상기 생성한 연관성을 결합한 구절 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하고,내적 주의 집중 방법(Scaled Dot-Product Attention)을 기초로 상기 정답 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 획득하고, 상기 획득한 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 상기 생성한 정답 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하는 질문 생성 장치
8 8
문맥 정보가 반영된 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하는 동작;상기 구절 정보와 상기 정답 정보의 연관성을 계산하는 동작;상기 계산한 연관성을 상기 구절 정보와 결합하는 동작; 및상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보에 발생된 정보 손실을 복구하는 동작을 포함하는 질문 생성 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하는 동작은,양방향 GRU(Gated Recurrent Units)을 기초로 문맥 정보가 반영된 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하는 동작을 포함하는 질문 생성 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 구절(passage) 정보와 정답(answer) 정보를 생성하는 동작은,구절과 정답으로 분리된 데이터를 획득하는 동작; 및상기 데이터를 구성하는 각 단어에 문맥 정보를 반영하는 동작을 포함하는 질문 생성 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 구절 정보와 상기 정답 정보의 연관성을 계산하는 동작은,제1 방법에 기초하여 상기 구절 정보와 상기 정답 정보의 연관성을 계산하고, 상기 계산한 연관성을 상기 구절 정보와 결합하는 동작을 포함하고,상기 제1 방법은,완전 매칭 방법 또는 주의 집중 매칭 방법인 질문 생성 방법
12 12
제8항에 있어서,상기 정보 손실을 복구하는 동작은,제2 방법에 기초하여 상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보에 발생된 정보 손실을 복구하는 동작을 포함하고,상기 제2 방법은,공동 주의 집중 방법인 질문 생성 방법
13 13
제8항에 있어서,상기 정보 손실을 복구하는 동작은,상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보 각각의 자가 주의 집중 정보를 생성하는 동작;상기 연관성을 결합한 구절 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 정답 정보를 획득하고, 상기 획득한 정답 정보를 상기 생성한 연관성을 결합한 구절 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하는 동작; 및상기 정답 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 획득하고, 상기 획득한 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 상기 생성한 정답 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하는 동작을 포함하는 질문 생성 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 정보 손실을 복구하는 동작은,내적 주의 집중 방법(Scaled Dot-Product Attention)을 기초로 상기 연관성을 결합한 구절 정보와 상기 정답 정보 각각의 자가 주의 집중 정보를 생성하는 동작;내적 주의 집중 방법(Scaled Dot-Product Attention)을 기초로 상기 연관성을 결합한 구절 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 정답 정보를 획득하는 동작;상기 획득한 정답 정보를 상기 생성한 연관성을 결합한 구절 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하는 동작; 및내적 주의 집중 방법(Scaled Dot-Product Attention)을 기초로 상기 정답 정보를 구성하는 단어와 연관된 상기 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 획득하고, 상기 획득한 연관성을 결합한 구절 정보의 문맥 정보를 상기 생성한 정답 정보의 자가 주의 집중 정보와 결합하는 동작을 포함하는 질문 생성 방법
15 15
제8항 내지 제14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.