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마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022000232
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 마스크 언어 모형에 마스킹된 문장을 입력하여 선별된 단어들과 문맥간의 거리를 계산하고 거리에 따라서 선별 단어들을 순위화하여 최종 교정어를 제시하여 교정 정확도를 높인 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치 및 방법에 관한 것으로, 교정하기 위한 문장을 입력하는 입력부;입력 문장을 어절 단위로 검사하고 문맥 철자오류를 검색하는 교정 대상 어절 검사부;교정 대상 어절과 단어 사전 사이의 편집거리를 계산하여 후보 단어를 선별하는 후보 편집거리 선별부;교정 대상 어절의 주변 전체 문맥과 후보 편집거리 선별부에서 걸러진 후보 단어들 간의 거리를 계산하는 마스크 후보 생성부;거리 계산 값을 기반으로 최종 교정어를 선택하는 교정어 제시부;를 포함하는 것이다.
Int. CL G06F 40/232 (2020.01.01) G06F 40/242 (2020.01.01) G06F 40/30 (2020.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200146332 (2020.11.04)
출원인 부산대학교 산학협력단, 주식회사 한글과컴퓨터
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0128315 (2021.10.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200046011   |   2020.04.16
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.04)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 부산대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 금정구
2 주식회사 한글과컴퓨터 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권혁철 부산광역시 금정구
2 이정훈 부산광역시 금정구
3 김민호 부산광역시 금정구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 정기택 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
3 나성곤 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-1179218-05
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2021.01.26 수리 (Accepted) 4-1-2021-5023433-33
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번호 청구항
1 1
교정하기 위한 문장을 입력하는 입력부;입력 문장을 어절 단위로 검사하고 문맥 철자오류를 검색하는 교정 대상 어절 검사부;교정 대상 어절과 단어 사전 사이의 편집거리를 계산하여 후보 단어를 선별하는 후보 편집거리 선별부;교정 대상 어절의 주변 전체 문맥과 후보 편집거리 선별부에서 걸러진 후보 단어들 간의 거리를 계산하는 마스크 후보 생성부;거리 계산 값을 기반으로 최종 교정어를 선택하는 교정어 제시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 교정 대상 어절 검사부는,3-gram 사전을 검색하며, 중심어 위치의 주변 문맥 단어와 나타나는 모든 통계 후보 단어를 검색하여 통계 후보어 집합을 구성하는 통계 후보어 집합 구성부와,통계 후보어 집합 구성부의 통계 후보어들의 문맥 확률을 계산하는 문맥 확률 계산부와,후보어 집합에서 오류 검사 대상 어절이 통계 후보어들에 비해 문맥 확률이 높은지 낮은지만을 기준으로 오류 어절 유무를 판단하는 오류 어절 유무 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 후보 편집거리 선별부는,교정 대상 어절과 문맥의존 철자오류 교정에 사용되는 마스크 언어 모형에서 사용하는 전체 단어 사전의 단어 간의 삽입, 삭제, 교환에 대한 설정된 편집거리를 계산하여 전체 단어 사전에서 해당 단어를 선별하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
4 4
제 1 항에 있어서, 마스크 후보 생성부는,교정 대상 어절을 기반으로 마스크 언어 모형의 전체 사전 단어와의 편집거리를 계산하는 편집 거리 산출부와,중심어를 기준으로 마스크 언어 모형의 전체 삽입 단어 사전과 설정된 편집거리를 만족하는 교정 후보어 얻는 교정 후보어 집합 구성부와,교정 대상 어절을 마스크로 대체하여 마스크의 주변 문맥과 후보어들의 거리 값을 계산하는 후보어 거리값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
5 5
제 1 항에 있어서, 마스크 후보 생성부는, 입력 문장 에 대해서 후보 편집 거리 선별부에서 선별된 단어가 라고 하고, 문맥의존 철자오류 교정 거리 값이 최대가 되는 를 선택하고, 으로 정의되는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
6 6
제 5 항에 있어서, 입력 문장은,문장의 전체어절 은 교정 대상 어절가 마스킹 되었을 때로 하며, 후보 편집 거리 선별부에서 선별된 단어 집합 가 마스크에 대체되어 문맥과 선별 단어 간의 거리 값이 계산되는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 1 항에 있어서, 교정어 제시부는,계산된 거리 값을 기반으로 교정 후보어 중에 가장 높은 값을 최종 교정어를 판단하고, 해당 단어를 대치어로 제시하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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문장을 어절 단위로 검사하여 철자오류 교정 대상 어절을 판단하는 단계;교정 대상 단어와 후보어가 될 언어 모형에서의 사전 단어들 간의 편집거리 계산을 통해 선별하는 단계;입력 문장에서 교정 대상 어절을 마스킹 한 문장을 이용하여 마스킹 자리를 대체할 전체 선별 단어들과 주변 전체 문맥의 거리를 계산하는 단계;순위화된 정보를 바탕으로 최종 교정 단어를 제시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 선별 단어들과 주변 전체 문맥의 거리를 계산하는 단계는,교정 대상이 되는 어절이 포함된 문장의 전체 문맥과 편집거리 계산을 통해 선별된 단어들을 교정 후보로 각 후보가 문장에 포함되었을 때 문장의 거리 값을 마스크 언어 모형을 통해 계산하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
10 10
제 8 항에 있어서, 선별 단어들과 주변 문맥의 거리를 계산하는 단계는,마스크 언어 모형에 마스킹 된 문장을 입력하여 선별된 단어들과 문맥간의 거리를 계산하고 거리에 따라서 선별 단어들을 순위화하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 전체 문장의 문맥의존 철자오류 교정은,문장의 처음 어절부터 마지막 어절까지 오류를 검사하며, 오류가 있다고 판단되는 어절을 대상으로 설정된 편집거리기반의 선별 후보어 집합을 얻어 전체 문맥과 각 후보어 간의 거리 값을 계산하여 순위화하여 최종 교정어를 제시하고, 최종 교정어와 교정 대상어가 같을 경우 오류가 아니고, 최종 교정어와 교정 대상어가 다를 경우 오류로 판단돼 교정어가 대치되는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
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제 8 항에 있어서, 선별 단어들과 주변 전체 문맥의 거리를 계산하는 단계에서,마스킹 문장과 개의 교정 후보어를 입력으로 함수를 이용해서 전체 각 후보어의 문맥과의 거리 값을,으로 구하고,는 마스크 언어 모형에서 추출된 각 후보와 주변문맥이 이루는 확률 값이고, 마스크 언어 모형에서의 출력과 같이 까지의 다중 출력값을 결과로 낼 때 사용하는 함수를 이용해 거리를 확률로 계산하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
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제 12 항에 있어서, 마스크 언어 모형에서의 계산은 딥러닝 학습에서 모든 데이터를 표현하는 벡터(vector)의 형태로 구성되며, 모든 입력 문장 단어(,)들은 연산을 위해서 벡터로 변환 후 입력되고,마스크 언어 모형은 미리 학습된 최적의 결과를 연산하는 매개 변수(parameter)를 이용해 입력 문장에 대해서 결과를 벡터의 형태로 계산하며, 최종 출력에서 확률로 계산( 함수)하여 전체 결과의 합이 1이 되는 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 마스크 언어 모형을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 부산대학교 산학협력단 일반연구용역 문장 기반 감성분석 기술과 정보검색 기술 개발