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GRU 알고리즘을 활용한 토픽 추출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022007996
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 본 발명은 GRU 알고리즘을 활용한 토픽 추출 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 토픽 추출 장치는 뉴스 데이터를 수집하는 수집모듈, 상기 뉴스데이터를 전처리하는 전처리모듈, 상기 전처리된 뉴스 데이터에서 단어를 추출하는 추출모듈, 상기 추출모듈의 단어에 GRU 알고리즘을 적용하여 토픽을 추출하도록 가공하는 가공모듈, 상기 추출된 토픽을 비교하여 최종토픽을 출력하는 출력모듈을 포함하는 구성이다.
Int. CL G06F 40/258 (2020.01.01) G06F 16/35 (2019.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 40/268 (2020.01.01) G06F 16/951 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 40/258(2013.01) G06F 16/35(2013.01) G06F 16/3335(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 16/951(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200164365 (2020.11.30)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0075837 (2022.06.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서영균 대구광역시 북구
2 이주영 대구광역시 북구
3 김서영 대구광역시 북구
4 서재오 대구광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이형석 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)
2 김종선 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로*길 **, 광성빌딩 **층 (역삼동)(케이엘피특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1291563-36
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.02.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0224155-73
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번호 청구항
1 1
뉴스 데이터를 수집하는 수집모듈;상기 뉴스데이터를 전처리하는 전처리모듈;상기 전처리된 뉴스 데이터에서 단어를 추출하는 추출모듈;상기 추출모듈의 단어에 GRU 알고리즘을 적용하여 토픽을 추출하도록 가공하는 가공모듈;상기 추출된 토픽을 비교하여 최종토픽을 출력하는 출력모듈;을 포함하는, 토픽 추출 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 수집모듈은사이트의 웹 데이터를 크롤링하여 뉴스 데이터가 수집되는 것을 특징으로 하는, 토픽 추출 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 전처리모듈은상기 뉴스 데이터에서 불용어 또는 중복을 제거하고, 형태소 분석을 수행하는 것을 특징으로 하는, 토픽 추출 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 가공모듈는상기 추출된 단어들 각각에 대한 빈도수를 계산하여 빈도수가 임계값 이하의 단어를 삭제하고,상기 단어를 Tensor 형태로 변환하고,상기 Tensor 형태의 단어를 GRU(Gated Recurrent Unit) 알고리즘에 적용하여 분류하고,상기 분류된 단어에 대해 키워드 확률값을 계산하여 토픽을 추출하는 것을 특징으로 하는, 토픽 추출 방법
5 5
뉴스 데이터를 수집하는 단계; 상기 뉴스 데이터를 전처리하는 단계;상기 전처리된 뉴스 데이터에서 단어를 추출하는 단계;상기 추출된 단어에 GRU(Gated Recurrent Unit) 알고리즘에 적용하여 토픽을 추출하도록 가공하는 단계; 및 상기 추출된 토픽을 비교하여 최종토픽을 출력하는 단계;를 포함하는, 토픽 추출 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 수집하는 단계는사이트의 웹 데이터를 크롤링하여 뉴스 데이터가 수집되는 것을 특징으로 하는, 토픽 추출 방법
7 7
제5항에 있어서,상기 전처리하는 단계는상기 뉴스 데이터에서 불용어 또는 중복을 제거하는 단계;상기 뉴스 데이터에 대해 형태소를 분석하는 단계;를 더 포함하는, 토픽 추출 방법
8 8
제5항에 있어서,상기 가공하는 단계는상기 추출된 단어들 각각에 대한 빈도수를 계산하는 단계;상기 빈도수가 임계값 이하의 단어를 삭제하는 단계;상기 단어를 Tensor 형태로 변환하는 단계;상기 Tensor 형태의 단어를 GRU(Gated Recurrent Unit) 알고리즘에 적용하여 분류하는 단계;상기 분류된 단어에 대해 키워드 확률값을 계산하여 토픽을 추출하는 단계;를 더 포함하는, 토픽 추출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 경북대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R＆D, 정보화) 어떤 주제에 대한 빅데이터를 스마트 보고서로 요약하는 기술 개발