| 1 |
1
문장을 수신하는 단계; 및상기 문장을 딥러닝 모델에 입력하여 상기 문장의 맞춤법을 교정하는 단계를 포함하고,상기 딥러닝 모델은,정상 문장 및 상기 정상 문장의 어절 및 형태소 중 적어도 하나를 변경하여 생성된 오류 문장에 기초하여 학습된 딥러닝 모델인, 맞춤법 교정 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 오류 문장은,상기 어절이 서술어인 경우, 상기 어절의 어간 및 어미를 이용해 만들 수 있는 용언의 활용형에 기초하여 상기 어절을 변경하여 생성된, 맞춤법 교정 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 오류 문장은,상기 어절이 서술어가 아닌 경우, 상기 어절을 맞춤법 오류 목록에 포함된 상기 어절에 대한 오류로 변경하여 생성된, 맞춤법 교정 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 오류 문장은,상기 형태소를 맞춤법 오류 목록에 포함된 상기 형태소에 대한 오류로 변경하여 생성된, 맞춤법 교정 방법
|
| 5 |
5
인스트럭션들을 포함하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고,상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는,문장을 수신하고, 상기 문장을 딥러닝 모델에 입력하여 상기 문장의 맞춤법을 교정하고,상기 딥러닝 모델은,정상 문장 및 상기 정상 문장의 어절 및 형태소 중 적어도 하나를 변경하여 생성된 오류 문장에 기초하여 학습된 딥러닝 모델인, 맞춤법 교정 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 오류 문장은,상기 어절이 서술어인 경우, 상기 어절의 어간 및 어미를 이용해 만들 수 있는 용언의 활용형에 기초하여 상기 어절을 변경하여 생성된, 맞춤법 교정 장치
|
| 7 |
7
제5항에 있어서,상기 오류 문장은,상기 어절이 서술어가 아닌 경우, 상기 어절을 맞춤법 오류 목록에 포함된 상기 어절에 대한 오류로 변경하여 생성된, 맞춤법 교정 장치
|
| 8 |
8
제5항에 있어서,상기 오류 문장은,상기 형태소를 맞춤법 오류 목록에 포함된 상기 형태소에 대한 오류로 변경하여 생성된, 맞춤법 교정 장치
|
| 9 |
9
맞춤법 교정을 위한 딥러닝 모델의 학습 방법에 있어서,입력 문장의 어절 및 형태소 중 적어도 하나에 기초하여 맞춤법 오류를 포함하는 오류 문장을 생성하는 단계; 상기 오류 문장을 상기 딥러닝 모델에 입력하는 단계; 및상기 딥러닝 모델의 출력 및 상기 입력 문장에 기초하여 상기 딥러닝 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 학습 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 어절이 서술어인지 판단하는 단계;상기 어절이 서술어인 경우, 상기 어절을 다른 활용형으로 변경하는 단계; 및상기 어절이 서술어가 아닌 경우, 상기 어절을 맞춤법 오류 목록에 포함된 오류로 변경하는 단계를 포함하는, 학습 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 활용형으로 변경하는 단계는,상기 어절의 어간 및 어미를 추출하는 단계;상기 어간 및 상기 어미를 이용해 만들 수 있는 활용형들을 추출하는 단계; 및균등 분포에 기초하여 상기 활용형들 중 하나를 선택하여 상기 어절을 변경하는 단계를 포함하는, 학습 방법
|
| 12 |
12
제9항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 형태소를 맞춤법 오류 목록에 포함된 상기 형태소에 대한 오류로 변경하는 단계를 포함하는, 학습 방법
|
| 13 |
13
제12항에 있어서,상기 형태소에 대한 오류로 변경하는 단계는,상기 입력 문장의 형태소 중 오류 발생 빈도가 가장 높은 형태소를 변경하는 단계를 포함하는, 학습 방법
|
| 14 |
14
제9항에 있어서,상기 입력 문장을 단어로 분리하는 전처리 단계를 더 포함하는, 학습 방법
|
