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텍스트 스타일 변환 방법 및 시스템, 및 이의 구현을 위한 학습 방법

  • 기술번호 : KST2022003670
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 개시의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 텍스트 스타일 변환 방법은, 입력 텍스트를 획득하는 단계; 인코더를 통해, 획득된 입력 텍스트에 대한 잠재 표현을 획득하는 단계; 스타일 임베딩 모델을 통해, 타겟 스타일에 대응하는 스타일 임베딩을 획득하는 단계; 획득된 스타일 임베딩을 상기 잠재 표현에 결합하는 단계; 및 디코더를 통해, 결합된 잠재 표현에 대한 출력 텍스트를 획득하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 40/30 (2020.01.01) G06F 40/247 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06F 40/30(2013.01) G06F 40/247(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200126671 (2020.09.29)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0044011 (2022.04.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.29)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 손경아 경기도 성남시 분당구
2 김희진 경기도 수원시 권선구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최영수 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
2 윤종원 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)
3 정성준 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, *층 ***,***호 (서초동, 서초지웰타워)(모티버스특허법률사무소)

최종권리자

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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
2020.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1037784-28
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.07.19 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2021.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0197715-22
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2021.11.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0218946-00
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.11.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0940699-39
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.01.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0038429-59
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.01.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-0038430-06
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 텍스트를 획득하는 단계;인코더를 통해, 획득된 입력 텍스트에 대한 잠재 표현(latent representation)을 획득하는 단계;스타일 임베딩 모델을 통해, 타겟 스타일에 대응하는 스타일 임베딩(style embedding)을 획득하는 단계;획득된 스타일 임베딩을 상기 잠재 표현에 결합하는 단계; 및디코더를 통해, 결합된 잠재 표현에 대한 출력 텍스트를 획득하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 잠재 표현을 획득하는 단계는,상기 입력 텍스트를 상기 인코더로 입력하는 단계; 및상기 인코더의 신경망을 통해, 상기 입력 텍스트에 대응하는 상기 잠재 표현을 획득하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 스타일 임베딩을 획득하는 단계는,상기 타겟 스타일에 대응하는 스타일 정보를 상기 스타일 임베딩 모델로 입력하는 단계; 및상기 스타일 임베딩 모델의 신경망을 통해, 상기 타겟 스타일에 대응하는 상기 스타일 임베딩을 획득하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 출력 텍스트를 획득하는 단계는,상기 결합된 잠재 표현을 상기 디코더로 입력하는 단계; 및상기 디코더의 신경망을 통해, 상기 결합된 잠재 표현에 대응하는 상기 출력 텍스트를 획득하는 단계를 포함하고,상기 출력 텍스트는 상기 입력 텍스트를 상기 타겟 스타일에 따라 변환하여 재구성한 텍스트인텍스트 스타일 변환 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 잠재 표현 및 상기 스타일 임베딩은 벡터 형태를 갖고,상기 결합하는 단계는, 상기 잠재 표현 및 상기 스타일 임베딩의 벡터 합을 통해 상기 결합된 잠재 표현을 획득하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 결합된 잠재 표현을 획득하는 단계는,상기 스타일 임베딩에 스타일 강도를 적용하는 단계; 및상기 스타일 강도가 적용된 상기 스타일 임베딩과 상기 잠재 표현의 벡터 합을 통해 상기 결합된 잠재 표현을 획득하는 단계를 포함하고,상기 출력 텍스트를 획득하는 단계는,상기 스타일 강도에 따라 변화하는 출력 텍스트를 획득하는,텍스트 스타일 변환 방법
7 7
입력 텍스트로부터 잠재 표현 벡터를 제공하는 신경망을 포함하는 인코더;타겟 스타일에 대응하는 스타일 임베딩 벡터를 제공하는 신경망을 포함하는 스타일 임베딩 모델; 및상기 잠재 표현 벡터와 상기 스타일 임베딩 벡터의 결합에 의해 제공되는 결합된 잠재 표현 벡터를 이용하여 출력 텍스트를 제공하는 신경망을 포함하는 디코더를 구현하도록 구성되는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치를 포함하는,텍스트 스타일 변환 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 결합된 잠재 표현 벡터는,상기 잠재 표현 벡터와 상기 스타일 임베딩 벡터의 벡터 합에 의해 제공되는,텍스트 스타일 변환 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치 중 어느 하나는,상기 스타일 임베딩 벡터에 스타일 강도를 적용하고,상기 스타일 강도가 적용된 상기 스타일 임베딩 벡터와 상기 잠재 표현 벡터의 벡터 합을 통해 상기 결합된 잠재 표현을 제공하도록 구현되는,텍스트 스타일 변환 시스템
10 10
제9항에 있어서, 상기 디코더는,상기 스타일 강도에 따라 변화하는 출력 텍스트를 제공하는,텍스트 스타일 변환 시스템
11 11
제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 컴퓨팅 장치 중 어느 하나는,서로 다른 스타일 강도가 적용된 복수의 스타일 임베딩 벡터들을 제공하고,상기 디코더는, 상기 복수의 스타일 임베딩 벡터들과 상기 잠재 표현에 기초하여 복수의 출력 텍스트를 제공하고,상기 복수의 출력 텍스트 중 적어도 일부는 서로 다른,텍스트 스타일 변환 시스템
12 12
입력 텍스트로부터 스타일 변환된 출력 텍스트를 재구성하는 인코더와 디코더, 및 스타일 변환을 위한 스타일 임베딩 벡터를 제공하는 스타일 임베딩 모델을 포함하는 텍스트 스타일 변환 시스템의 학습 방법에 있어서,상기 출력 텍스트의 재구성 결과에 기초하여 상기 인코더와 상기 디코더의 학습을 제어하는 단계; 및스타일의 분류 결과에 기초하여 상기 스타일 임베딩 모델의 학습을 제어하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 시스템의 학습 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 인코더와 상기 디코더의 학습을 제어하는 단계는,상기 출력 텍스트의 재구성 결과에 기초한 재구성 손실 함수에 따라, 상기 인코더에 포함된 신경망 및 상기 디코더에 포함된 신경망을 업데이트하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 시스템의 학습 방법
14 14
제13항에 있어서, 상기 인코더와 상기 디코더의 학습을 제어하는 단계는,상기 인코더의 신경망이, 상기 입력 텍스트를 이용하여 잠재 표현 벡터를 제공하는 단계;상기 스타일 임베딩 모델의 신경망이, 상기 입력 텍스트의 스타일 정보를 이용하여 스타일 임베딩 벡터를 제공하는 단계;상기 잠재 표현 벡터와 상기 스타일 임베딩 벡터의 결합을 통해 결합된 잠재 표현 벡터를 획득하는 단계; 및상기 디코더의 신경망이, 상기 결합된 잠재 표현 벡터를 이용하여 상기 출력 텍스트를 재구성하는 단계를 더 포함하는,텍스트 스타일 변환 시스템의 학습 방법
15 15
제12항에 있어서, 상기 스타일 임베딩 모델의 학습을 제어하는 단계는,상기 인코더의 신경망이, 상기 입력 텍스트를 이용하여 잠재 표현 벡터를 제공하는 단계;설정된 스타일의 수에 대응하는 복수의 스타일 임베딩들 각각에 대해, 상기 잠재 표현과의 유사도를 산출하는 단계;산출된 유사도들에 기초하여 상기 입력 텍스트의 스타일을 분류하는 단계; 및분류 결과에 기초한 분류 손실 함수에 따라 상기 스타일 임베딩 모델의 신경망의 학습을 제어하는 단계를 포함하는,텍스트 스타일 변환 시스템의 학습 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 과학기술정보통신부 아주대학교산학협력단 정보통신기술인력양성(R&D) MR-IoT융합 기반의 재난대응인공지능 응용기술
2 과학기술정보통신부 아주대학교 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 노이즈에 강인한 딥 러닝 기반 멀티모달 데이터 통합 알고리즘의 개발 및 응용