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딥 러닝을 이용한 한국어 의존 구문 분석 방법

  • 기술번호 : KST2022015772
  • 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 본 발명은 한국어 의존 구문 분석 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 한국어 의존 구문 분석 방법은 한국어를 포함하는 문서의 상태를 초기화하는 단계, 초기화된 문서를 딥 러닝(Deep learning)에 기반하여 상태를 분류하는 단계 및 분류된 상태에 따라 의존 구문 분석을 수행하는 단계를 포함한다. 딥 러닝 방식으로 의존 구문 문석을 수행하는 것은, 문서의 현재 상태로부터 추출한 단어(Word)들과 자질(Feature)들에 대하여, 해당 단어 또는 자질에 대해서만 1로 표현되고 나머지는 0으로 표현되는 방식인 원-핫(One-hot) 형태로 되어 있는 입력 레이어(Input layer)와, 상기 입력 레이어에 대하여 NNLM(neural network language model)의 단어 표현을 사전 훈련(pre-training)으로 차원을 줄여주는 프로젝션 레이어(Projection layer)와, 상기 프로젝션 레이어에 대하여 비선형 변환(non-linear activation)을 수행하는 히든 레이어(Hidden layer)와, 각 상태별 확률을 구하는 출력 레이어(Output layer)의 신경망을 포함하여 수행될 수 있다.본 발명에 의하면 의존 구문 분석에 있어서, 좋은 성능을 보이는 딥 러닝을 적용하여 구문분석을 수행함으로써, 기존 방법들에 비하여 자질 디자인 및 튜닝 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06F 40/20 (2020.01.01) G06F 40/40 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06F 40/211(2013.01) G06F 40/49(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0481(2013.01)
출원번호/일자 1020150056670 (2015.04.22)
출원인 강원대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1646461-0000 (2016.08.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20160812) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.04.22)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이창기 대한민국 강원도 춘천시 지석로 **,
2 박천음 대한민국 서울특별시 동대문구
3 최경호 대한민국 경기도 의왕시 원골로 **

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정현 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층 (역삼동, 신명빌딩)(한맥국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2015-0392340-67
2 [국제출원일의 특례에 따른 취하]취하(포기)서
[Withdrawal according to International Filing Date] Request for Withdrawal (Abandonment)		 2015.08.06 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2015-0765070-83
3 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2015.08.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2015-0127006-77
4 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2015.09.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2015-0143118-57
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0073075-05
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.03.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0275633-18
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.03.22 수리 (Accepted) 1-1-2016-0275660-30
8 등록결정서
Decision to grant		 2016.07.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0550576-78
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5230938-29
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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구문 분석을 하는 시스템에서의 한국어 의존 구문 분석 방법에서,상기 시스템은 한국어를 포함하는 문서의 상태를 초기화하는 단계;상기 시스템은 초기화된 문서를 딥 러닝(Deep learning)에 기반하여 상태를 분류하는 단계; 및상기 시스템은 분류된 상태에 따라 의존 구문 분석을 수행하는 단계를 포함하되, 상기 시스템에서 딥 러닝 방식으로 의존 구문 분석을 수행하는 것은,문서의 현재 상태로부터 추출한 단어(Word)들과 자질(Feature)들에 대하여, 해당 단어 또는 자질에 대해서만 1로 표현되고 나머지는 0으로 표현되는 방식인 원-핫(One-hot) 형태로 되어 있는 입력 레이어(Input layer)와, 상기 입력 레이어에 대하여 NNLM(neural network language model)의 단어 표현을 사전 훈련(pre-training)으로 차원을 줄여주는 프로젝션 레이어(Projection layer)와, 상기 프로젝션 레이어에 대하여 비선형 변환(non-linear activation)을 수행하는 히든 레이어(Hidden layer)와, 각 상태별 확률을 구하는 출력 레이어(Output layer)의 신경망을 포함하여 수행되는 것을 특징으로 하는 한국어 의존 구문 분석 방법
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삭제
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청구항 1에 있어서, 상기 히든 레이어는 ReLU(Rectified Linear hidden Unit)를 이용하여 비선형 변환을 수행하는 것을 특징으로 하는 한국어 의존 구문 분석 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 출력 레이어는 소프트맥스(Softmax) 함수를 적용하여 각 상태별 확률을 구하는 것을 특징으로 하는 한국어 의존 구문 분석 방법
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청구항 1에 있어서,상기 신경망의 학습을 위하여 크로스 엔트로피(Cross entropy) 척도(measure)와 백-프로퍼게이션(Back-propagation) 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 한국어 의존 구문 분석 방법
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청구항 1에 있어서,과 적합(overfitting)을 줄이기 위하여, 드랍-아웃(drop-out) 기술을 적용하는 것을 특징으로 하는 한국어 의존 구문 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.