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신경망 기계 번역의 교정 성능 평가 메트릭스 및 그 구축 방법

  • 기술번호 : KST2022002901
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 신경망 기계 번역의 교정 성능 평가 메트릭스 및 그 구축 방법에 관한 것이다. 신경망 기계 번역의 교정 성능 평가 메트릭스 구축 방법은 문법 교정(correction) 성능을 평가하기 위하여, GLEU(general language understanding evaluation) 점수를 제1 교정 값으로 설정하는 단계, 과교정(overcorrection) 성능을 평가하기 위하여, 레벤슈타인 알고리즘(Levenstein's Algorithm)과 최장 공통 부분열 알고리즘(Longest Common Substring algorithm)을 적용한 결과에 대한 평균 값을 계산하여 제2 교정 값으로 설정하는 단계, 및 상기 제1 교정 값 및 제2 교정 값의 평균 값을 최종 교정 지표로 사용하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 40/58 (2020.01.01) G06F 40/211 (2020.01.01) G06F 40/226 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 40/58(2013.01) G06F 40/211(2013.01) G06F 40/226(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200114911 (2020.09.08)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0033613 (2022.03.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.08)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임희석 서울특별시 성북구
2 박찬준 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 코오롱싸이언스밸리*차)(동진국제특허법률사무소)

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		 2020.09.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0952521-77
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0848726-48
3 [출원서 등 보완]보정서
 2021.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-1457492-76
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-1457488-93
5 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2021.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-1457500-54
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번호 청구항
1 1
적어도 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 수행되는 교정 성능 평가 방법에 있어서,문법 교정(correction) 성능을 평가하기 위하여, GLEU(general language understanding evaluation) 점수를 제1 교정 값으로 산출하는 단계;과교정(overcorrection) 성능을 평가하기 위하여, 레벤슈타인 알고리즘(Levenstein's Algorithm)과 최장 공통 부분열 알고리즘(Longest Common Substring algorithm)을 적용한 결과에 대한 평균 값을 계산하여 제2 교정 값으로 산출하는 단계; 및상기 제1 교정 값 및 제2 교정 값의 평균 값을 최종 교정 지표로 산출하는 단계를 포함하는 교정 성능 평가 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 GLEU 점수는 하기의 수학식 1에 의해 산출되는,교정 성능 평가 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 레벤슈타인 알고리즘은 하기의 수학식 2에 의해 구현되는교정 성능 평가 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 최장 공통 부분열 알고리즘은 하기의 수학식 3에 의해 구현되는,교정 성능 평가 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 고려대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) Human-inspired 복합지능 원천기술 연구 및 인력양성