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公开(公告)号:KR1020150083971A
公开(公告)日:2015-07-21
申请号:KR1020140182991
申请日:2014-12-18
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본발명은 MPEG-UD 시스템에서사용자의언어특성표현방법및 장치에관한것으로, MPEG-UD 시스템(MPEG User Description)에서사용자의언어특성표현방법에있어서, 추천엔진(Recommendation Engine)으로부터사용자언어특성에대한 UD(User Description) 요청을수신하는단계, UD 데이터베이스로부터상기사용자언어특성에대한 UD를호출하는단계, 상기호출한사용자언어특성에대한 UD를상기추천엔진으로전송하는단계를포함하는것을특징으로한다.
Abstract translation: 本发明涉及用于在MPEG用户描述(UD)系统中表达用户的语言特征的方法和装置。 该方法包括以下步骤:从推荐引擎接收关于用户的语言特征的UD请求; 从UD数据库调用用户的语言特性的UD; 并将关于用户的语言特征的被叫UD发送到推荐引擎。
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公开(公告)号:KR101474270B1
公开(公告)日:2014-12-19
申请号:KR1020110101937
申请日:2011-10-06
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본발명은, 다양한형태의멀티미디어서비스를사용자들에게제공하기위해사용자들의멀티미디어서비스에관한계약(contract) 정보를신속하고정확하게검색하여멀티미디어서비스를사용자들에게고속및 안정적으로제공하는멀티미디어서비스제공시스템및 방법에관한것으로, 사용자들이제공받고자하는멀티미디어서비스의서비스요구에따라, 상기사용자들의상기멀티미디어서비스에관한계약(contract) 정보를요청하는요청메시지를단말로부터수신하고, 상기요청메시지에상응하여데이터베이스에서상기계약정보를검색하는쿼리(query) 메시지를생성하고, 상기쿼리메시지를상기데이터베이스로송신하고, 상기쿼리메시지에따라 MPEG(Moving Picture Experts Group) 쿼리포맷프로토콜(MPEG Query Format Protocol)을통해상기데이터베이스에서상기계약정보가검색되고, 상기쿼리메시지의응답으로상기계약정보가포함된쿼리결과메시지를상기데이터베이스로부터수신하며, 상기쿼리결과메시지에서상기계약정보를확인한후, 상기계약정보를포함하는응답메시지를생성하고, 상기응답메시지를상기단말로송신한다.
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公开(公告)号:KR101306667B1
公开(公告)日:2013-09-10
申请号:KR1020090121578
申请日:2009-12-09
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30958
Abstract: 본 발명은 지식 그래프 정제 장치 및 방법에 관한 것으로, 엔티티 사이의 관계 리스트를 단순히 엔티티의 이름을 기준으로 지식 그래프로 통합하는데 그치지 않고, 엔티티 사이의 의미적 유사도를 계산하여 의미적으로 유사한 엔티티를 통합함으로써, 중복된 엔티티를 제거하여 지식 그래프의 구조를 단순화시킬 수 있으며, 통계 정보와 의미 관계 유형의 제약 조건을 이용하여 의미적으로 오류가 있는 관계를 제거함으로써, 엔티티 사이의 관계 추출 단계에서는 발견하기 어려운 관계 오류를 그래프 단위의 제약 조건을 이용하여 제거하여 지식 그래프의 오류를 줄일 수 으며, 질의 응답 시스템 등 지식 그래프 기반의 응용 프로그램 개발 시에 시스템의 정확도 및 효율성을 향상시키는 이점이 있다.
비구조 문서, 구조 문서, 관계 추출, 관계 통합, 지식 그래프-
公开(公告)号:KR101302563B1
公开(公告)日:2013-09-02
申请号:KR1020090124980
申请日:2009-12-15
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30737 , G06F17/2735 , G06F17/278
Abstract: 본 발명은 개체명 사전 구축 시스템 및 구축 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 웹문서에 포함된 특정 형식의 정보로부터 개체명을 추출하여 사전을 구축하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해, 수집한 웹문서의 구조를 분석하는 단계와, 웹문서로부터 테이블 형식 또는 리스트 형식의 정보를 추출하는 단계와, 테이블 형식 또는 리스트 형식의 정보로부터 개체명을 추출하는 단계와, 추출된 개체명에 대하여 카테고리를 설정하는 단계 및 카테고리가 설정된 개체명을 개체명 사전으로 데이터베이스화하는 단계를 수행하는 시스템과 방법을 제공한다.
개체명, 사전, 테이블, 리스트-
公开(公告)号:KR1020130089566A
公开(公告)日:2013-08-12
申请号:KR1020120075974
申请日:2012-07-12
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/28
Abstract: PURPOSE: Interpretation method and interpretation device are provided to offer an interpretation service for multi-language multimedia by providing an automatic interpretation service in a multimedia platform. CONSTITUTION: A display unit (220) displays an interpretation option configuration menu to a source sentence as an interpretation target in which a category is designated. A user input unit (240) receives the interpretation option configuration from the user, a communication unit (230) transmits the interpretation option to an interpretation server and receives an interpretation results from the interpretation server. The interpretation option is an interpretation option for the entire data or partial data of the source sentence and the interpretation option received by the user input unit is determined according to the category of the source sentence. [Reference numerals] (210) Control unit; (220) Display unit; (230) Communication unit; (232) Message generating unit; (234) Transmitting unit; (236) Receiving unit; (240) User input unit
Abstract translation: 目的:提供解释方法和解释设备,通过在多媒体平台中提供自动翻译服务,为多语言多媒体提供口译服务。 构成:显示单元(220)向源语句显示解释选项配置菜单作为指定类别的解释对象。 用户输入单元(240)从用户接收解释选项配置,通信单元(230)将解释选项发送到解释服务器,并从解释服务器接收解释结果。 解释选项是对于源语句的整个数据或部分数据的解释选项,并且用户输入单元接收到的解释选项根据源语句的类别来确定。 (附图标记)(210)控制单元; (220)显示单元; (230)通讯单元; (232)消息生成单元; (234)发送单元; (236)接收单位; (240)用户输入单元
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公开(公告)号:KR101284788B1
公开(公告)日:2013-07-10
申请号:KR1020090097306
申请日:2009-10-13
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30654
Abstract: 본 발명의 신뢰도에 기반한 질의응답 장치는, 문서 집합 내에 포함된 문서들 중 문서 신뢰도가 임계치를 만족하는 문서들을 색인하여 지식 저장부에 저장하는 정답 색인부; 사용자 질의에 대한 정답 후보 문서들을 지식 저장부로부터 추출하는 정답후보 추출부; 정답후보 추출부에 의해 추출된 정답 후보 문서들의 비문서 자질(non-textual feature)을 분석하여 각각의 정답 후보 문서에 대한 출처 신뢰도를 측정하는 정답출처신뢰도 측정부; 정답후보 추출부에 의해 추출된 정답 후보 문서들의 추출 전략의 타당성을 분석하여 각각의 정답 후보 문서에 대한 추출전략 신뢰도를 측정하는 정답추출전략신뢰도 측정부; 및 정답 후보 문서들의 문서 신뢰도, 출처 신뢰도, 및 추출전략 신뢰도를 기반으로 정답 후보 문서들을 순위화하여 정답 후보 신뢰도 리스트를 생성하는 신뢰도 통합부를 구비한다.
정답 추출, 신뢰도, 문서, 관리, 출처, 질의, 응답, 품질-
公开(公告)号:KR1020120042562A
公开(公告)日:2012-05-03
申请号:KR1020100104288
申请日:2010-10-25
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/2735
Abstract: PURPOSE: An entity dictionary constructing method and an apparatus executing the same are provided to easily and accurately construct an entity dictionary by using machine learning. CONSTITUTION: A leaning data generating unit(410) generates entity name classification training data through an online dictionary. A machine learning unit(420) generates an entity name classification model through machine learning about name entity classification learning data. An entity classifying unit(440) classifies an entity name about a keyword of an online dictionary and adds the classified entity name to an entity name dictionary.
Abstract translation: 目的:提供实体字典构造方法和执行该实体字典的装置,以便通过机器学习容易且准确地构建实体字典。 构成:倾斜数据生成单元(410)通过在线字典生成实体名称分类训练数据。 机器学习单元(420)通过关于名称实体分类学习数据的机器学习来生成实体名称分类模型。 实体分类单元(440)将关于在线字典的关键字的实体名称分类,并将分类的实体名称添加到实体名称字典。
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公开(公告)号:KR1020110114797A
公开(公告)日:2011-10-20
申请号:KR1020100034129
申请日:2010-04-14
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30654 , G10L15/30 , H04M3/4936
Abstract: 본 발명은 음성을 이용한 모바일 검색 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 모바일 환경에서 사용자가 편리하게 검색 서비스를 이용하면서 모바일 상황에 맞게 최적화된 검색 결과를 제시해주는 음성을 이용한 모바일 검색 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 음성기반 모바일 검색 장치는, 모바일 단말을 통해 전달된 사용자의 음성을 인식하여 질의를 입력 받는 음성 인식부; 모바일 단말의 상황 정보 및 사용자의 프로파일 정보를 수집하는 상황정보 수집부; 질의를 근거로 지식베이스를 검색하여 대응되는 단답형 답변들을 추출하는 답변 검색부; 및 단답형 답변들을 모바일 단말의 상황 정보 및 사용자의 프로파일 정보에 맞게 가공하여 제공하는 답변 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
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公开(公告)号:KR1020100069116A
公开(公告)日:2010-06-24
申请号:KR1020080127706
申请日:2008-12-16
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: PURPOSE: A method for social tagging by using an object property field for ontology, and an apparatus thereof are provided to use a data type property field about an object of MPEG(Moving Picture Expert Group) media value chain ontology, thereby adding a user participation information to the ontology for intellectual property right. CONSTITUTION: A target object selector(20) selects the object from an ontology database(10). A property field selector(30) selects an attribute field for storing information in a class of the ontology data base. A user participation information input unit(40) inputs user participation information according to the selected attribute field. When instance is created by defining the class as the attribute field, the attribute field selection unit selects value of the attribute field and stores in the ontology data base.
Abstract translation: 目的:提供一种通过使用本体的对象属性字段进行社会标记的方法及其装置,以使用关于MPEG(运动图像专家组)媒体价值链本体的对象的数据类型属性字段,从而添加用户参与 信息到知识产权本体论。 构成:目标对象选择器(20)从本体数据库(10)中选择对象。 属性字段选择器(30)选择用于存储本体数据库类中的信息的属性字段。 用户参与信息输入单元(40)根据所选择的属性字段输入用户参与信息。 当通过将类定义为属性字段来创建实例时,属性字段选择单元选择属性字段的值并存储在本体数据库中。
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公开(公告)号:KR1020100062801A
公开(公告)日:2010-06-10
申请号:KR1020090023605
申请日:2009-03-19
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06Q50/20
CPC classification number: G06Q50/20
Abstract: PURPOSE: A learning data verification method using machine learning and a method thereof are provided to verify error of initial learning data efficiently by distinguishing the error of learning data by comparing with verified data and automatic tagging result. CONSTITUTION: A learning data separating unit(110) separates learning data and verified data of N about given initial learning data. A machine learning unit(120) performs the machine learning from the separated learning data and produces a learning model. Using the learning model, an automatic tagging unit(130) provides the auto tagging result by tagging the original of the verified data automatically. An error decider(140) compares the verified data and the automatically tagging result, and provides an error candidate of the learning data.
Abstract translation: 目的:提供使用机器学习的学习数据验证方法及其方法,通过与验证数据和自动标记结果进行比较来区分学习数据的错误,有效地验证初始学习数据的错误。 构成:学习数据分离单元(110)分离关于给定初始学习数据的学习数据和N的验证数据。 机器学习单元(120)从分离的学习数据执行机器学习并产生学习模型。 使用学习模型,自动标记单元(130)通过自动标记验证数据的原件来提供自动标记结果。 错误决定器(140)比较经验证的数据和自动标记结果,并提供学习数据的错误候选。
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