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문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법

  • 기술번호 : KST2019021935
  • 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 발명의 실시 형태에 따른 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법은 패러프레이징 인식 기술을 통해 입력된 문장(질의)의 의미와 의도가 유사한 질문-답변 지식(질문)을 탐색하여 관련된 답변을 제공하는 방법에 관한 내용이다. 본 발명은 기술 적용 도메인 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계; 질문 도메인/세부카테고리/화행 분류 단계; 의미적 유사 질문 분석 단계; 표현상 유사 질문 분석 단계; 유사질문 답변 제공 단계를 포함할 수 있다. 이 기술을 통해 고객 상담용 챗봇과 같은 자동 Q0026#A 서비스를 위한 대화 시스템에서 패러프레이즈 인식 기반 답변 방법을 제공할 수 있다. 다양한 표현으로 변형하여 입력될 수 있는 자연어 질의 문장을 의미적, 구조적 정보를 담아 벡터로 변환할 수 있으며, 이를 이용하여 입력 질의와 기 구축된 지식의 문장과 유사 여부를 판단 할 수 있다. 그리고 유사도 점수에 따라 해당 입력의 답변을 제공할지 말지를 판단하여 질의에 대한 답변을 제공 할 수 있다. 본 발명의 실시예인 금융 도메인과 같이 적용 도메인에 따라 엄격히 정제된 답변을 제공하길 희망하는 경우, 문장 생성 모델을 이용하는 방법에 비해 신뢰할 답변을 제공 할 수 있는 장점이 있다.
Int. CL G10L 15/22 (2006.01.01) G10L 15/06 (2006.01.01) G10L 15/14 (2006.01.01)
CPC G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01) G10L 15/22(2013.01)
출원번호/일자 1020180058935 (2018.05.24)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0133931 (2019.12.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최호진 대전광역시 유성구
2 오교중 대전광역시 유성구
3 이영준 대전광역시 유성구
4 박수환 서울특별시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박영우 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 **세기특허법률사무소 (역삼동, 세일빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.05.24 수리 (Accepted) 1-1-2018-0509435-10
2 청구범위 제출유예 안내서
Notification for Deferment of Submission of Claims
2018.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0080724-19
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.07.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0760360-06
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
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번호 청구항
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컴퓨터 장치의 프로세서에 의해 실행되는 방법으로서, 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과를 기반으로 기술 적용 도메인의 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계; 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과와 상기 추출한 중요 키워드 및 패턴을 이용한 질문 도메인/세부카테고리/화행의 분류 단계; 상기 분류한 질문 도메인 세부카테고리 화행 분류 자질을 질의 문장의 의미적 자질로 사용하여 모델을 학습하고 문장 의미 벡터를 추출하여 벡터간 유사성을 측정하는 의미적 유사 질문 분석 단계; 글자의 언어 모델을 학습하고 글자에 기반한 문장 표현 벡터를 추출하여 표현과 구조의 유사성을 분석하는 표현상 유사 질문 분석 단계; 및상기 분석된 의미적 유사도, 표현상 유사도에 기반하여 다양한 형태로 입력될 수 있는 입력 질의 문장에 대한 의미적, 표현적 정보를 내재한 벡터를 생성하고, FAQ 지식 속에 유사 질의 문장을 패러프레이즈 인식 기술로 찾아 답변을 제공하는 유사질문 답변 제공 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 기술 적용 도메인 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계는, 기술 적용 도메인 전용 개체명 인식 단계, 복합어 추출 단계, 동의어/상위어 분석 단계, 질문 표현 패턴 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제2항에 있어서, 상기 기술 적용 도메인 중요 키워드 인식 및 패턴 추출 단계에서는 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과를 기반으로 도메인에 특화된 개체명, 복합어 사전을 구축하고, 동의어 상위어 등의 시소러스나 어휘망을 구축하는 것을
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제1항에 있어서, 상기 질문 도메인/세부카테고리/화행의 분류 단계는 제1 학습 단계와 분류 단계를 포함하며, 상기 제1 학습 단계는 학습 데이터 태깅 및 구축 단계, 질문의도 분류 모델 학습 단계 등을 포함하고, 상기 분류 단계는 학습된 분류 모델을 사용하며, 질문 의도 분류 단계, 분석 결과 텍스트화 및 추가 학습 데이터 반자동 태깅 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 질문 도메인/세부카테고리/화행의 분류 단계에서는, 전처리 과정에서 분석된 형태소 분석 결과와 상기 추출한 중요 키워드 및 패턴을 이용하여 학습데이터를 만들고 분류 모델을 학습하여 새로운 질의 문장에 대해 해당 분류자질들을 추출하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 의미적 유사 질문 분석 단계는 제2 학습 단계와 제1 유사도 분석 단계를 포함하며, 상기 제2 학습 단계는 문장 형태소 태깅, 의미 자질 (도메인, 화행) 분류 단계, 의미자질 기반 문장 임베딩 모델 학습 단계를 포함하며, 상기 유사도 분석 단계는 학습된 임베딩 모델(인코더)을 사용하며, 질문 의도 임베딩 수행 단계, 임베딩 벡터 기반 의미적 유사도 측정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 의미적 유사 질문 분석 단계에서는 상기 분류한 질문 도메인 세부카테고리 화행 분류 자질을 질의 문장의 의미적 자질로 사용하여 모델을 학습하고 문장 의미 벡터를 추출하여 벡터간 유사성을 측정하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 표현상 유사 질문 분석 단계 역시 제3 학습단계와 제2 유사도 분석 단계를 포함하며, 상기 제3 학습 단계는 글자 단위로 토큰화 하는 단계와 글자 표현 기반 임베딩 모델 학습 단계를 포함하고, 상기 제2 유사도 분석 단계는 학습된 글자 수준 임베딩 모델을 사용하며, 글자 수준의 임베딩 수행 단계와 임베딩 벡터 기반 표현적 유사도 측정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 표현상 유사 질문 분석 단계에서는 글자의 언어 모델을 학습하고 글자에 기반한 문장 표현 벡터를 추출하여 표현과 구조의 유사성을 분석하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 유사질문 답변 제공 단계는 의미적 유사도 질문 분석 단계와 표현상 유사질문 분석 단계를 포함할 수 있으며, 이를 통해 분석된 유사도 결과를 이용하여 입력된 질문과 유사한 FAQ 질문을 탐색하고, 답변을 제공할지 말지를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 방법
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제1항에 있어서, 상기 유사질문 답변 제공 단계에서는 상기 분석된 의미적 유사도, 표현상 유사도에 기반하여 정제된 FAQ 질의 문장의 패러프레이즈 문장임을 인식하고 유사도 점수에 따라 해당 FAQ 질의 문장의 답변을 제공하는 것을 특징으로 하는 문장 패러프레이즈 인식 기반 대화 시스템 답변 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 미래창조과학부 주식회사 리비 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)지능형 대화 서비스를 위한 화용 및 문맥 분석 기반 대화솔루션 개발(2017)
2 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 인공지능 국가전략프로젝트 사업 (EZBARO)(엑소브레인-1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술 개발(2018)