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유사 문장 검색 시스템 및 이를 이용한 유사 문장 검색 방법

  • 기술번호 : KST2021004843
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 유사 문장 검색 시스템 및 이를 이용한 유사 문장 검색 방법에 관한 것으로서, 상기 유사 문장 검색 시스템은 사용자로부터 분석 대상 문장을 입력받는 입력모듈과, 다수의 비교 대상 문장이 저장된 데이터 베이스와, 상기 입력모듈 및 데이터 베이스에서 제공되는 상기 분석 대상 문장 또는 비교 대상 문장의 형태소를 분석하는 정렬모듈과, 상기 정렬모듈에서 제공되는 분석정보를 토대로 형태소를 기준으로 상기 분석 대상 문장과 비교 대상 문장들의 상호 유사도를 분석하여 가장 높은 유사도를 갖는 상기 비교 대상 문장을 선정하는 패턴 분석 모듈을 구비한다. 본 발명에 따른 유사 문장 검색 시스템 및 이를 이용한 유사 문장 검색 방법은 문장의 형태소를 기준으로 문장패턴을 분석하여 분석 대상 문장과 유사한 비교 대상 문장을 선정하므로 사용자가 입력한 문장과 유사율이 비교적 높은 문장을 선정할 수 있다는 장점이 있다.
Int. CL G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 16/338 (2019.01.01) G06F 40/20 (2020.01.01)
CPC G06F 16/3344(2013.01) G06F 16/338(2013.01) G06F 40/205(2013.01) G06F 40/268(2013.01)
출원번호/일자 1020190132572 (2019.10.23)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0048368 (2021.05.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.23)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박성배 서울특별시 송파구
2 김소언 경기도 수원시 영통구
3 김아영 경기도 성남시 분당구
4 박형준 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지원 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, ***호, ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-1085704-32
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.07.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.09.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0199539-05
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.12.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0889695-81
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.02.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0195470-70
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0195471-15
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자로부터 분석 대상 문장을 입력받는 입력모듈;다수의 비교 대상 문장이 저장된 데이터 베이스;상기 입력모듈 및 데이터 베이스에서 제공되는 상기 분석 대상 문장 또는 비교 대상 문장의 형태소를 분석하는 정렬모듈; 및상기 정렬모듈에서 제공되는 분석정보를 토대로 형태소를 기준으로 상기 분석 대상 문장과 비교 대상 문장들의 상호 유사도를 분석하여 가장 높은 유사도를 갖는 상기 비교 대상 문장을 선정하는 패턴 분석 모듈;을 구비하는,유사문장 검색 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 정렬모듈은 상기 비교 대상 문장에 포함된 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 형태소와 동일한 형태소의 유무를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 분석 대상 문장 및 비교 대상 문장들을 정렬하는, 유사문장 검색 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 정렬모듈은 상기 비교 대상 문장에 포함된 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 형태소와 동일한 형태소에 대응되게 가산점을 산출하고, 상기 비교 대상 문장에 포함된 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 형태소와 불일치하는 형태소에 대응되게 패널티 점수를 산출하되, 상기 가산점 및 패널티 점수를 토대로 상기 비교 대상 문장들을 정렬하는, 유사문장 검색 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 패턴 분석 모듈은상기 비교 대상 문장에 포함된 어휘 또는 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 어휘 또는 형태소와 일치하는 어휘 및 형태소의 갯수에 따라 가산점을 부여하고, 부여된 가산점을 합산하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는, 유사문장 검색 시스템
5 5
제4항에 있어서, 상기 패턴 분석 모듈은상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치할 경우, 해당 형태소가 어말어미 또는 선어말어미이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는, 유사문장 검색 시스템
6 6
제4항에 있어서, 상기 패턴 분석 모듈은 상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치할 경우, 해당 형태소가 접미사이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는, 유사 문장 검색 시스템
7 7
제4항에 있어서, 상기 패턴 분석 모듈은상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치할 경우, 해당 형태소가 주격 조사, 보격 조사, 관형격 조사, 목적격 조사, 부사격 조사, 호격 조사 또는 인용격 조사이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는, 유사 문장 검색 시스템
8 8
제4항에 있어서, 상기 패턴 분석 모듈은상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치하고, 상기 비교 대상 문장의 어휘가 상기 분석 대상 문장의 어휘와 일치할 경우, 해당 형태소가 보조사이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는,유사 문장 검색 시스템
9 9
사용자에 의해 입력모듈에 입력된 분석 대상 문장과, 데이터 베이스에 저장된 비교 대상 문장의 형태소를 분석하는 정렬단계; 및상기 정렬단계에서 분석정보를 토대로 형태소를 기준으로 상기 분석 대상 문장과 비교 대상 문장들의 상호 유사도를 분석하여 가장 높은 유사도를 갖는 상기 비교 대상 문장을 선정하는 패턴 분석 단계;를 포함하는,유사 문장 검색 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 정렬단계에서는, 상기 비교 대상 문장에 포함된 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 형태소와 동일한 형태소의 유무를 분석하고, 분석 결과에 따라 상기 분석 대상 문장 및 비교 대상 문장들을 정렬하는, 유사 문장 검색 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 정렬단계에서는, 상기 비교 대상 문장에 포함된 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 형태소와 동일한 형태소에 대응되게 가산점을 산출하고, 상기 비교 대상 문장에 포함된 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 형태소와 불일치하는 형태소에 대응되게 패널티 점수를 산출하되, 상기 가산점 및 패널티 점수를 토대로 상기 비교 대상 문장들을 정렬하는, 유사 문장 검색 방법
12 12
제9항에 있어서, 상기 패턴 분석 단계에서는, 상기 비교 대상 문장에 포함된 어휘 및 형태소들 중 상기 분석 대상 문장의 어휘 및 형태소와 일치하는 어휘 및 형태소의 갯수에 따라 가산점을 부여하고, 부여된 가산점을 합산하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는,유사 문장 검색 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 패턴 분석 단계에서, 상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치할 경우, 해당 형태소가 어말어미 또는 선어말어미이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는,유사 문장 검색 방법
14 14
제12항에 있어서, 상기 패턴 분석 단계에서, 상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치할 경우, 해당 형태소가 접미사이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는,유사 문장 검색 방법
15 15
제12항에 있어서, 상기 패턴 분석 단계에서, 상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치하고, 상기 비교 대상 문장의 어휘가 상기 분석 대상 문장의 어휘와 일치할 경우, 해당 형태소가 보조사이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는,유사 문장 검색 방법
16 16
제12항에 있어서, 상기 패턴 분석 단계에서, 상기 비교 대상 문장의 형태소가 상기 분석 대상 문장의 형태소와 일치할 경우 해당 형태소가 주격 조사, 보격 조사, 관형격 조사, 목적격 조사, 부사격 조사, 호격 조사 또는 인용격 조사이면, 추가로 가산점을 부여하여 해당 비교 대상 문장의 유사도를 산출하는,유사 문장 검색 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 과학기술정보통신부 경희대학교 산학협력단 지원사업 WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발