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언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022005244
  • 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 본 발명은 언어학습을 위한 대화 기술 및 텍스트 이해기반 대화 기술에서 대화 코퍼스 구축이 어렵고 시스템 발화의 정확도 보장과 사용자 발화에 대한 평가가 어려운 문제를 해결하기 위한 것이다. 본 발명에 따르면, 언어 교육 및 학습 현장에서 많이 사용하는 독해 지문과 연습문제를 활용하여 언어학습 대화 코퍼스를 구축하고, 이 언어학습 대화 코퍼스로 대화 모델과 대화평가 모델을 학습시켜, 주어진 독해 지문을 기반으로 사용자와 시스템 간에 대화를 진행하도록 하여, 학습자의 언어 학습을 도와주는 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명을 통하여 평가 가능하고 도메인 확장(학습 컨텐츠 확장)이 용이한, 언어학습을 위한 대화 시스템이 가능해질 것으로 기대된다.
Int. CL G06Q 50/20 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/20(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 40/35(2013.01) G09B 19/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200146762 (2020.11.05)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0060780 (2022.05.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.12)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황금하 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.11.05 수리 (Accepted) 1-1-2020-1182396-84
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.03.12 수리 (Accepted) 1-1-2021-0295255-83
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번호 청구항
1 1
언어학습용 독해 지문 및 연습문제 - 연습문제에는 질문, 및 정답과 정답후보 중 적어도 하나가 포함됨 - 를 포함하는 언어학습 독해 데이터로부터 언어학습 대화 코퍼스를 생성하는 대화 코퍼스 생성부;상기 생성된 언어학습 대화 코퍼스로부터 대화 모델을 학습시키는 텍스트 이해기반 대화 모델 학습부;상기 생성된 언어학습 대화 코퍼스로부터 대화평가 모델을 학습시키는 대화평가 모델 학습부;영어학습용 독해 지문, 지문 관련 연습문제, 및 대화문맥을 입력으로 받아, 학습된 상기 대화평가 모델을 이용하여 최근 발화를 평가하는 대화 평가부; 및상기 독해 지문, 지문 관련 연습문제, 대화문맥, 및 상기 대화평가부의 평가결과를 입력으로 받아 시스템 발화를 생성하는 대화 생성부를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 대화 코퍼스 생성부는상기 언어학습 독해 데이터으로부터의 질문, 및 정답과 정답후보 중 적어도 하나를, 언어학습 대화 코퍼스를 위한 대화로 변환하는 대화 변환부를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는지문, 질문, 정답후보와 정답 중 적어도 하나, 교사발화, 및 학생발화를 포함하되, 상기 교사발화는 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 것이고, 상기 학생발화는 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보 중 적어도 하나로부터 변환되어 생성된 것을 특징으로 하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는 지문; 질문; 정답후보와 정답 중 적어도 하나; 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하고, 상기 텍스트이해기반 대화모델 학습부는 상기 지문, 상기 지문 관련 연습문제에 포함된 질문, 및 정답과 정답후보 중 적어도 하나, 및 상기 대화문맥을 이용하여 대화모델을 학습시키도록 구성되는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는 지문; 질문; 정답후보; 정답; 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하고, 상기 텍스트이해기반 대화모델 학습부는 상기 지문, 상기 지문 관련 연습문제에 포함된 질문과 정답후보, 및 상기 대화문맥 중 최근발화가 교사발화인 대화문맥을 이용하여 학생 모델을 학습시키도록 구성되는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
6 6
제1항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는 지문; 질문; 정답; 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하고, 상기 텍스트이해기반 대화모델 학습부는 상기 지문, 상기 지문 관련 연습문제에 포함된 질문과 정답, 및 상기 대화문맥 중 최근발화가 학생발화인 대화문맥을 이용하여 교사 모델을 학습시키도록 구성되는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
7 7
제1항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는 지문; 질문; 정답후보와 정답 중 적어도 하나; 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하고, 상기 텍스트이해기반 대화모델 학습부는 상기 대화문맥의 벡터 표현을 결합하여 표현하는 지식 대화 표현 결합부; 및결합된 지식 대화 표현을 디코딩하여 시스템 발화를 생성하는 디코더를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
8 8
제1항에 있어서, 상기 텍스트이해기반 대화모델 학습부는상기 대화평가부의 결과가 대화문맥에 추가된, 평가결과를 가진 대화문맥을 이용하여 대화모델을 학습시키도록 구성되는 것을 특징으로 하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
9 9
제1항에 있어서, 상기 대화평가모델 학습부는 정답과 정답후보 중 적어도 하나를 근거지식으로 출력하는 근거정보 선택부; 및발화의 점수를 평가하는 평가모델을 학습시키는 평가모델 학습부를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
10 10
제1항에 있어서, 상기 대화평가모델 학습부는 상기 대화 코퍼스 생성부가 상기 언어학습 독해 데이터를 참조하여, 질문을 턴별 근거지식으로 출력하는 근거정보 선택부; 및 발화가 상기 질문과 유사한지 여부를 분류하는 모델을 학습시키는 평가모델 학습부를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
11 11
제1항에 있어서, 상기 대화평가모델 학습부는 상기 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템의 입력인 대화문맥의 최근 발화가 교사발화인 경우, 해당 교사발화를 평가하는 모델을 학습시키는 교사발화 평가모델 학습부; 및 상기 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템의 입력인 대화문맥의 최근 발화가 학생발화인 경우, 해당 학생발화를 평가하는 모델을 학습시키는 학생발화 평가모델 학습부를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 시스템
12 12
언어학습용 독해 지문 및 연습문제- 연습문제에는 질문, 및 정답과 정답후보 중 적어도 하나가 포함됨 - 를 포함하는 언어학습 독해 데이터로부터 언어학습 대화 코퍼스를 생성하고;상기 생성된 언어학습 대화 코퍼스로부터 대화 모델을 학습시키고;상기 생성된 언어학습 대화 코퍼스로부터 대화평가 모델을 학습시키고;영어학습용 독해 지문, 지문 관련 연습문제, 및 대화문맥을 입력으로 받아, 학습된 상기 대화평가 모델을 이용하여 최근 발화를 평가하고; 상기 독해 지문, 지문 관련 연습문제, 대화문맥, 및 상기 대화평가부의 평가결과를 입력으로 받아 시스템 발화를 생성하는 것을 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 대화 코퍼스를 생성하는 것은상기 언어학습 독해 데이터으로부터의 질문, 및 정답과 정답후보 중 적어도 하나를, 언어학습 대화 코퍼스를 위한 대화로 변환하는 것을 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
14 14
제12항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는 지문; 질문; 정답후보; 정답; 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하고, 상기 대화모델을 학습시키는 것은 상기 지문 관련 연습문제에 포함된 질문, 및 정답후보와 정답 중 적어도 하나, 및 상기 교사발화 및 학생발화를 포함한 대화문맥을 이용하여 대화모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
15 15
제12항에 있어서, 상기 언어학습 대화 코퍼스는 지문; 질문; 정답후보와 정답 중 적어도 하나; 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하고, 상기 대화모델을 학습시키는 것은 상기 대화문맥의 벡터 표현을 결합하여 표현하고; 및상기 결합된 지식 대화 표현을 디코딩하여 시스템 발화를 생성하는 것을 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
16 16
제12항에 있어서, 상기 대화모델을 학습시키는 것은상기 대화평가의 결과가 대화문맥에 추가된, 평가결과를 가진 대화문맥을 이용하여 대화모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
17 17
제12항에 있어서, 상기 대화평가모델을 학습시키는 것은 정답과 정답후보 중 적어도 하나를 근거지식으로 출력하고; 발화의 점수를 평가하는 평가모델을 학습시키는 것을 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
18 18
제12항에 있어서, 상기 대화평가모델을 학습시키는 것은상기 언어학습 독해 데이터를 참조하여, 질문을 턴별 근거지식으로 출력하고;발화가 상기 질문과 유사한지 여부를 분류하는 모델을 학습시키는 것을 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 방법
19 19
언어학습용 독해 지문 및 연습문제- 연습문제에는 질문, 및 정답과 정답후보 중 적어도 하나가 포함됨 - 를 포함하는 언어학습 독해 데이터로부터 생성된 대화 코퍼스로서, 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 질문으로부터 변환되어 생성된 교사발화; 및 상기 언어학습 독해 데이터에 포함된 정답과 정답후보 중 어느 하나로부터 변환되어 생성된 학생발화를 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 코퍼스
20 20
제19항에 있어서, 상기 정답과 정답후보 중 적어도 하나로부터 변환되어 생성된 오답 발화를 추가로 포함하는 언어학습을 위한 지식 기반 대화 코퍼스
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 한국전자통신연구원 ETRI연구개발지원사업 준지도학습형 언어지능 원천기술 및 이에 기반한 외국인 지원용 한국어 튜터링 서비스 개발