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문장 의미 유사도 판단 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022003944
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요약 본 발명의 일 실시예에 따라 복수의 문장 간의 의미 유사도를 산출하는 방법은, 각 문장 내에 출현하는 개체명을 인식하는 단계; 상기 개체명에 대한 위키피디아 정보를 기초로 상기 개체명의 모호성을 해소하는 단계; 심볼릭 기반 유사도 측정 방식 및 딥러닝 기반 유사도 측정 방식을 이용해, 모호성이 해소된 상기 복수의 문장 간의 유사도를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 40/30 (2020.01.01) G06F 40/205 (2020.01.01) G06F 40/295 (2020.01.01) G06F 16/33 (2019.01.01) G06F 40/242 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 40/30(2013.01) G06F 40/205(2013.01) G06F 40/295(2013.01) G06F 16/3347(2013.01) G06F 40/242(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200130556 (2020.10.08)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0047071 (2022.04.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.07.28)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허정 대전광역시 유성구
2 임준호 대전광역시 서구
3 김민호 대전광역시 유성구
4 김현 대전광역시 유성구
5 김현기 대전광역시 유성구
6 류지희 대전광역시 대덕구
7 배경만 대전광역시 유성구
8 배용진 대전광역시 서구
9 이형직 대전광역시 유성구
10 임수종 대전광역시 유성구
11 장명길 대전광역시 유성구
12 최미란 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2020.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-1068035-76
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0873489-51
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번호 청구항
1 1
복수의 문장 간의 의미 유사도를 산출하는 방법으로서,각 문장 내에 출현하는 개체명을 인식하는 단계;상기 개체명에 대한 위키피디아 정보를 기초로 상기 개체명의 모호성을 해소하는 단계; 및심볼릭 기반 유사도 측정 방식 및 딥러닝 기반 유사도 측정 방식을 이용해, 모호성이 해소된 상기 복수의 문장 간의 유사도를 측정하는 단계를 포함하는, 문장의미 유사도 산출 방법
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 위키피디아 정보는, 상기 개체명에 대한 복수의 위키피디아 후보 개체에 대한 정보를 포함하는, 문장의미 유사도 산출 방법
3 3
청구항 2에 있어서, 상기 개체명의 모호성을 해소하는 단계는, 상기 개체명을 포함하는 문장과 상기 위키피디아 후보 개체를 타이틀로 하는 위키피디아 정의문 간의 문장 유사도, 상기 개체명의 유형 및 상기 위키피디아 후보 개체의 유형의 일치 여부, 상기 후보 개체를 타이틀로 하는 위키피디아 페이지의 길이, 및 상기 후보 개체를 타이틀로 하는 위키피디아 페이지 뷰 통계 정보 중 하나 이상을 활용해 상기 개체명에 부합하는 후보 개체를 판별하는 단계를 포함하는, 문장의미 유사도 산출 방법
4 4
청구항 2에 있어서, 상기 개체명에 대한 복수의 위키피디아 후보 개체는 상기 개체명의 동음이의어인, 문장의미 유사도 산출 방법
5 5
청구항 3에 있어서, 상기 위키피디아 정의문은 해당 후보 개체를 타이틀로하는 위키피디아 페이지 중 첫 단락을 포함하는, 문장의미 유사도 산출 방법
6 6
청구항 1에 있어서, 상기 모호성이 해소된 개체에 대해 위키피디아 페이지에 대응하는 고유식별자를 부여하여 각 개체를 정규화하는 단계를 더 포함하는, 문장의미 유사도 산출 방법
7 7
청구항 1에 있어서, 상기 복수의 문장 간의 유사도를 측정하는 단계는,어휘정보 사전을 이용해 복수의 문장 간의 문장 유사도를 측정한 결과 및 딥러닝 기반 언어 모델을 이용해 복수의 문장 간의 문장 유사도를 측정한 결과를 선형 결합하여 최종 유사도를 계산하는 단계를 포함하는, 문장의미 유사도 산출 방법
8 8
복수의 문장 간의 의미 유사도를 산출하는 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 각 문장 내에 출현하는 개체명을 인식하도록 하는 명령;상기 개체명에 대한 위키피디아 정보를 기초로 상기 개체명의 모호성을 해소하도록 하는 명령; 및심볼릭 기반 유사도 측정 방식 및 딥러닝 기반 유사도 측정 방식을 이용해, 모호성이 해소된 상기 복수의 문장 간의 유사도를 측정하도록 하는 명령을 포함하는, 문장의미 유사도 산출 장치
9 9
청구항 8에 있어서, 상기 위키피디아 정보는, 상기 개체명에 대한 복수의 위키피디아 후보 개체에 대한 정보를 포함하는, 문장의미 유사도 산출 장치
10 10
청구항 9에 있어서, 상기 개체명의 모호성을 해소하도록 하는 명령은,상기 개체명을 포함하는 문장과 상기 위키피디아 후보 개체를 타이틀로 하는 위키피디아 정의문 간의 문장 유사도, 상기 개체명의 유형 및 상기 위키피디아 후보 개체의 유형의 일치 여부, 상기 후보 개체를 타이틀로 하는 위키피디아 페이지의 길이, 및 상기 후보 개체를 타이틀로 하는 위키피디아 페이지 뷰 통계 정보 중 하나 이상을 활용해 상기 개체명에 부합하는 후보 개체를 판별하도록 하는 명령을 포함하는, 문장의미 유사도 산출 장치
11 11
청구항 9에 있어서, 상기 개체명에 대한 복수의 위키피디아 후보 개체는 상기 개체명의 동음이의어인, 문장의미 유사도 산출 장치
12 12
청구항 10에 있어서, 상기 위키피디아 정의문은 해당 후보 개체를 타이틀로하는 위키피디아 페이지 중 첫 단락을 포함하는, 문장의미 유사도 산출 장치
13 13
청구항 8에 있어서, 상기 적어도 하나의 명령은,상기 모호성이 해소된 개체에 대해 위키피디아 페이지에 대응하는 고유식별자를 부여하여 각 개체를 정규화하도록 하는 명령을 더 포함하는, 문장의미 유사도 산출 장치
14 14
청구항 8에 있어서,상기 복수의 문장 간의 유사도를 측정하도록 하는 명령은, 어휘정보 사전을 이용해 복수의 문장 간의 문장 유사도를 측정한 결과 및 딥러닝 기반 언어 모델을 이용해 복수의 문장 간의 문장 유사도를 측정한 결과를 선형 결합하여 최종 유사도를 계산하도록 하는 명령을 포함하는, 문장의미 유사도 산출 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 2019년 RnD 재발견프로젝트 (엑소브레인-총괄/1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술 개발