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자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021015849
  • 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 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치는 한국어 텍스트로 작성된 한국어 입력문서의 언어적 특성을 분석하는 언어 분석부; 딥러닝 모델을 기반으로 상기 언어 분석부의 언어적 특성을 활용하여 입력 텍스트 문장에 포함된 시간 정보를 추출하는 시간 정보 추출부; 및 상기 언어적 특성과 상기 시간 정보를 이용하여 상기 시간 정보의 개체들을 기준으로 문맥 정보를 생성한 후 시간개체 간의 시점 정렬과 관계 검증을 거쳐 시간적 문맥 정보를 추출하는 시간적 문맥 정보 추출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06F 40/211 (2020.01.01) G06F 40/247 (2020.01.01) G06F 40/268 (2020.01.01) G06F 40/253 (2020.01.01)
CPC G06F 40/211(2013.01) G06F 40/247(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 40/253(2013.01)
출원번호/일자 1020200048580 (2020.04.22)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0130413 (2021.11.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.10.20)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최호진 대전 유성구
2 임채균 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

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
2020.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0413605-61
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 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status
2020.10.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-1070299-15
5 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.10.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-1107972-81
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
한국어 텍스트로 작성된 한국어 입력문서의 언어적 특성을 분석하는 언어 분석부; 딥러닝 모델을 기반으로 상기 언어 분석부의 언어적 특성을 활용하여 입력 텍스트 문장에 포함된 시간 정보를 추출하는 시간 정보 추출부; 및상기 언어적 특성과 상기 시간 정보를 이용하여 상기 시간 정보의 개체들을 기준으로 문맥 정보를 생성한 후 시간 개체 간의 시점 정렬과 관계 검증을 거쳐 시간적 문맥 정보를 추출하는 시간적 문맥 정보 추출부를 포함하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 언어적 특성은 상기 한국어 입력 문서의 형태소 분석, 의존 구문 분석, 의미적 중의성 및 개체명 인식 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 시간 정보는 날짜나 시기를 직접적으로 나타내는 시간(time) 개체, 텍스트에서의 시간 표현과 관련이 있는 사건을 나타내는 사건(event) 개체, 및 시간과 사건 표현들 사이에서 존재하는 관계 정보를 나타내는 시간 관계(temporal link) 개체 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 시간 관계 개체는 시간-시간, 시간-사건, 및 사건-사건의 조합 중 적어도 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
5 5
제 3 항에 있어서, 상기 시간적 문맥 정보 추출부는 상기 시간 정보의 개체들을 기준으로 문맥 정보를 초기화하고, 전체 시간 개체들 중에서 문맥 파악에 필요한 후보군을 선별하는 시간적 문맥 분석부; 상기 시간 개체들이 따르는 시점을 추론하고 상기 시간 개체들을 동일한 시간축 위로 정렬하는 시간개체 시점 정렬부; 상기 시간개체를 방향 그래프(directed graph) 형태로 변환하고 상기 방향 그래프 자체의 타당성을 확인하는 시간개체 관계 검증부; 및초기 상태의 시간적 문맥 정보에 대해서 상기 시간개체 시점 정렬부의 시점 정렬 결과 및 상기 시간개체 관계 검증부의 관계 검증 결과를 결합하여 상기 시간적 문맥 정보를 최종적으로 생성하는 문맥 정보 통합부를 포함하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 시간적 문맥 분석부는 상기 한국어 텍스트에서 추출된 상기 시간(time) 개체에서 일시를 가리키는 명시적인 시간 표현이 존재하면 시간 표현을 상기 초기 시간적 문맥 정보로 지정하고, 상기 명시적인 시간 표현이 없으면 상기 한국어 텍스트의 작성 시간(document creation time)을 기준으로 상기 초기 시간적 문맥 정보를 지정하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
7 7
제 5 항에 있어서, 상기 시간개체 시점 정렬부는 상기 시간(time) 개체들을 시간축 상에서 배치한 후에 상기 사건(event) 개체들의 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 시간적 문맥 정보 추출 장치
8 8
제 7 항에 있어서, 상기 시간개체 시점 정렬부는 상기 사건 개체 중 시간에 대해서 연관 관계를 지닌 사건(event) 개체에 대해서는 대응되는 시점으로 배치하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
9 9
제 7 항에 있어서, 상기 시간개체 시점 정렬부는 상기 사건 개체 중 연관 시점이 명확하지 않으면 사건 발생의 선후관계를 이용하여 상대적인 위치로 배열하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
10 10
제 3 항에 있어서, 상기 시간개체 관계 검증부는 상기 시간(time) 개체 또는 상기 사건(event) 개체를 노드로 설정하고 상기 노드 간의 링크는 시간 관계를 구성하는 2개 개체로 연결하며, 상기 노드들을 순차적으로 탐색하면서 잘못된 연결을 확인하고 교정하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 장치
11 11
한국어 텍스트로 작성된 한국어 입력문서의 언어적 특성을 분석하는 단계; 딥러닝 모델을 기반으로 상기 언어 분석부의 언어적 특성을 활용하여 입력 텍스트 문장에 포함된 시간 정보를 추출하는 단계; 및상기 언어적 특성과 상기 시간 정보를 이용하여 상기 시간 정보의 개체들을 기준으로 문맥 정보를 생성한 후 시간개체 간의 시점 정렬과 관계 검증을 거쳐 시간적 문맥 정보를 생성하는 단계를 포함하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 언어적 특성은 상기 한국어 입력 문서의 형태소 분석, 의존 구문 분석, 의미적 중의성 및 개체명 인식 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
13 13
제 11 항에 있어서, 상기 시간 정보는 날짜나 시기를 직접적으로 나타내는 시간(time) 개체, 텍스트에서의 시간 표현과 관련이 있는 사건을 나타내는 사건(event) 개체, 및 시간과 사건 표현들 사이에서 존재하는 관계 정보를 나타내는 시간 관계(temporal link) 개체 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 시간 관계 개체는 시간-시간, 시간-사건, 및 사건-사건의 조합 중 적어도 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
15 15
제 13 항에 있어서, 상기 시간적 문맥 정보를 추출하는 단계는, 상기 시간 정보의 개체들을 기준으로 문맥 정보를 초기화하고, 전체 시간 개체들 중에서 문맥 파악에 필요한 후보군을 선별하는 단계; 상기 시간 개체들이 따르는 시점을 추론하고 상기 시간 개체들을 동일한 시간축 위로 정렬하는 단계; 상기 시간개체를 방향 그래프(directed graph) 형태로 변환하고 상기 방향 그래프 자체의 타당성을 확인하는 단계; 및초기 상태의 시간적 문맥 정보에 대해서 상기 시간개체 시점 정렬부의 시점 정렬 결과 및 상기 시간개체 관계 검증부의 관계 검증 결과를 결합하여 상기 시간적 문맥 정보를 최종적으로 생성하는 단계를 포함하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
16 16
제 15 항에 있어서, 상기 문맥 파악에 필요한 후보군을 선별하는 단계는, 상기 한국어 텍스트에서 추출된 상기 시간(time) 개체에서 일시를 가리키는 명시적인 시간 표현이 존재하면 시간 표현을 상기 초기 시간적 문맥 정보로 지정하고, 상기 명시적인 시간 표현이 없으면 상기 한국어 텍스트의 작성 시간(document creation time)을 기준으로 상기 초기 시간적 문맥 정보를 지정하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
17 17
제 15 항에 있어서, 상기 시간 개체들을 동일한 시간축 위로 정렬하는 단계는, 상기 시간(time) 개체들을 시간축 상에서 배치한 후에 상기 사건(event) 개체들의 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 시간적 문맥 정보 추출 방법
18 18
제 17 항에 있어서, 상기 시간 개체들을 동일한 시간축 위로 정렬하는 단계는, 상기 사건 개체 중 시간에 대해서 연관 관계를 지닌 사건(event) 개체에 대해서는 대응되는 시점으로 배치하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
19 19
제 17 항에 있어서, 상기 시간 개체들을 동일한 시간축 위로 정렬하는 단계는, 상기 사건 개체 중 연관 시점이 명확하지 않으면 사건 발생의 선후관계를 이용하여 상대적인 위치로 배열하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
20 20
제 13 항에 있어서, 상기 시간적 문맥 정보를 최종적으로 생성하는 단계는,상기 시간(time) 개체 또는 상기 사건(event) 개체를 노드로 설정하고 상기 노드 간의 링크는 시간 관계를 구성하는 2개 개체로 연결하며, 상기 노드들을 순차적으로 탐색하면서 잘못된 연결을 확인하고 교정하는 것을 특징으로 하는 자연어 텍스트의 시간적 문맥 정보 추출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국과학기술원 전력사업 기초연구 XAI(eXplainable AI) 기반 스마트 에너지 플랫폼 기술 개발(2019)