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公开(公告)号：KR100318762B1
公开(公告)日：2002-01-04
申请号：KR1019990042372
申请日：1999-10-01
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/20
CPC classification number: G06F17/273 , G10L15/10 , G10L15/187
Abstract: 본발명은같은외국어에서유래한음차표기들사이에서일어나기쉬운자소변환패턴을정의하고, 각변환패턴에그 음성적거리에따라벌점을부여한다음, 편집거리방법에서사용되는최소편집거리계산방법을적용하여두 음차표기사이의최소음성거리를계산할수있도록함으로써문서검색시스템에서정확한검색이이루어질수 있도록하는외래어음차표기의음성적거리계산방법에관한것으로서, 한국어문서에서사용되는다양한외국어음차표기에대해서동일한외국어에대한다양한음차표기를효과적으로찾아낼수 있을뿐만아니라문서검색시스템에서문서검색시간을단축시킴으로써문서검색시스템의성능을크게개선시킬수 있는효과가있다.
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公开(公告)号：KR101802051B1
公开(公告)日：2017-11-27
申请号：KR1020160010591
申请日：2016-01-28
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/30
Abstract: 텍스트에포함된단어들을식별하고, 식별된단어들각각에대해, 각단어와관련된위치정보를포함하는식별정보를연관시키고, 텍스트에포함된단어들관의의존관계를나타내는관계정보를식별하여, 상기식별정보및 상기관계정보에기반하여텍스트에대한자연언어처리스키마를구축하는방법및 시스템이제공된다.
Abstract translation: 识别文本中包括的词，将包括与每个词相关联的位置信息的识别信息与每个识别的词相关联，识别指示文本中包括的词的依赖关系的关系信息， 提供了一种基于识别信息和关系信息构建文本的自然语言处理模式的方法和系统。
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公开(公告)号：KR1020170065417A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：KR1020160010591
申请日：2016-01-28
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/30
Abstract: 텍스트에포함된단어들을식별하고, 식별된단어들각각에대해, 각단어와관련된위치정보를포함하는식별정보를연관시키고, 텍스트에포함된단어들관의의존관계를나타내는관계정보를식별하여, 상기식별정보및 상기관계정보에기반하여텍스트에대한자연언어처리스키마를구축하는방법및 시스템이제공된다.
Abstract translation: 识别文本中包括的词，将包括与每个词相关联的位置信息的识别信息与每个识别的词相关联，识别指示文本中包括的词的依赖关系的关系信息， 提供了一种基于识别信息和关系信息构建文本的自然语言处理模式的方法和系统。
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公开(公告)号：KR1020160089846A
公开(公告)日：2016-07-28
申请号：KR1020150139189
申请日：2015-10-02
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/30734 , G06F17/2785 , G06F17/30684 , G06F17/30864
Abstract: 지식표현확장장치로서, 의미표현언어를이용하여텍스트에서술어와적어도하나의논항을추출하는술어-논항구조해석부, 컴퓨터가이해할수 있는구조화된포맷인지식표현언어를이용하여지식을표현하는온톨로지부, 그리고상기온톨로지부에서상기술어-논항구조해석부에서추출된제1술어에대응하는제2술어를추출하고, 상기제1술어와상기제2술어의유사도가기준값이하인경우, 상기제1술어를이용하여상기텍스트로부터추출된지식을표현하는지식표현부를포함한다.
Abstract translation: 用于知识表示富集的装置包括：谓词参数结构分析单元，用于使用意义表示语言从文本中提取谓词和至少一个参数; 使用知识表示语言的本体单元，其是被计算机理解以表示知识的格式; 以及知识表示单元，从本体单元提取与由谓词参数结构分析单元提取的第一谓词相对应的第二谓词，并且如果第一谓词和第一谓词之间的相似性使用第一谓词来表示从文本中提取的知识， 第二谓词低于或等于参考值。
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公开(公告)号：KR1020140088294A
公开(公告)日：2014-07-10
申请号：KR1020120158586
申请日：2012-12-31
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06Q50/30
CPC classification number: G06Q50/01 , G06Q10/1095
Abstract: The present invention relates to an SNS-based automatic scheduling management service system which can detect an event from a message or information provided from an SNS and records the event in a personal scheduling management system. The SNS-based automatic scheduling management service system according to an embodiment of the present invention includes: a means for collecting data from the SNS; a means for collecting event-related information from the collected data; a means for extracting details from an SNS message through natural language processing; a means for recognizing events from the information presented by the SNS and the natural language processing and classifies the events into domains; and a means for updating the classified events to a scheduling system in the shape of a time-table.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于SNS的自动调度管理服务系统，其可以从SNS提供的消息或信息中检测事件，并将事件记录在个人调度管理系统中。 根据本发明实施例的基于SNS的自动调度管理服务系统包括：用于从SNS收集数据的装置; 从收集的数据收集事件相关信息的手段; 通过自然语言处理从SNS消息中提取细节的方法; 从SNS提供的信息和自然语言处理中识别事件的手段，并将事件分类为域; 以及用于以时间表的形式将分类事件更新为调度系统的装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101176772B1
公开(公告)日：2012-08-23
申请号：KR1020090085995
申请日：2009-09-11
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 문장 온톨로지 생성을 위한 자동 어노테이션 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 문장 온톨로지 생성을 위한 자동 어노테이션 시스템은 코퍼스의 어노테이션된 문장들을 적당한 단위로 분해해서 저장하는 분해 저장부, 입력 문장이 들어왔을 때, 상기 분해 저장부로부터 분해된 문장 조각중에 의미, 구조적으로 유사한 조각을 찾아 해당 조각에 어노테이션된 내용을 참조하여 입력문장을 어노테이션하는 어노테이션부를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 문장의 부분 유사도 기반 어노테이션 방법은 문장을 비교 가능한 단위로 분해하는 제1 과정, 상기 문장 조각의 구조적 유사도를 측정하는 제2 과정, 논항들이 의미상으로 얼마나 유사한지 알아보기 위해 상기 문장 조각의 의미적 유사도를 측정하는 제3 과정, 및 상기 문장 유사도를 기반으로 하여 어노테이션을 수행하는 제4 과정을 포함한다.
온톨로지, 어노테이션, 코퍼스, 도메인, 문장 유사도, 문장 분해-
公开(公告)号：KR101116452B1
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：KR1020090088830
申请日：2009-09-21
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명은한정된범위의문서공간의텍스트어노테이션을위한문서순위화방법에관한것으로, 작업문서가다른문서와링크되어있는수를구하고, 이개수를전체문서크기로나누어문서의중요도를구하는제 1단계; 문서의번역문존재개수를구하여문서인-링크(in-link) 개수와의관계를계산하여문서의중요도를구하는제 2단계; 문서링크에대한허브-페이지(hub-page)와관리페이지(au -thority-page)를군집화하는제 3단계; 및상기허브페이지의군집화를이용하여문서집합들을카테고리별로매핑함으로써, 사용자가자신이선호하는카테고리를선택하면해당분야와관련된문서집합들에가중치를부여하는제 4단계를포함한다.
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38.发明授权
公开(公告)号：KR101029318B1
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：KR1020080052187
申请日：2008-06-03
Applicant: 한국과학기술원 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 IT 분야 전문용어 온톨로지 클래스간 관계를 자동으로 구축하는 시스템에서 클래스간 자동으로 관계 정의를 위한 것이다. 본 발명에 따른 일반 도메인 코퍼스 클러스터링을 사용한 전문용어 온톨로지 관계 자동 구축 시스템은 전문용어 온톨로지의 관계구축을 위해 전문용어 도메인에서 특정 전문용어 및 상기 전문용어와 관계있는 동사 쌍을 구문분석을 통해 추출하는 구문분석기; 상기 추출된 용언에 기초하여 상기 동사가 포함된 구문들로 이루어진 일반 코퍼스를 일반 도메인에서 추출하는 코퍼스 추출기; 상기 추출된 일반 코퍼스에서 상기 구문들의 구문관계를 통해 상기 전문용어와 관계있는 동사의 클러스터링을 수행하는 클러스터링 장치; 및 상기 클러스터 장치에서 클러스터링 클러스터를 이용하여 전문용어 온톨로지를 구성하는 클래스 간의 관계를 설정하는 클래스 관계 자동 설정기를 포함한다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 일반 도메인 코퍼스 클러스터링을 사용한 전문용어 온톨로지 관계 자동 구축방법 및 자동 구축 시스템은 온톨로지 클래스 간의 관계를 효율적이고 간편하게 자동으로 설정할 수 있는 효과가 있다.
온톨로지, 전문용어 도메인, 일반 코퍼스, 클러스터링-
公开(公告)号：KR1020110031531A
公开(公告)日：2011-03-29
申请号：KR1020090088830
申请日：2009-09-21
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/21 , G06F17/10 , G06F17/30014
Abstract: PURPOSE: A document sequencing method for text annotation in relatively closed document space is provided to improve the efficiency of the text annotation by consistently suggesting theme. CONSTITUTION: An importance degree of a document is computed by dividing the number of links into the document volume. A hub-page and an authority-page about the document link are clustered. The document clusters are mapped by the categories using the clustering of the hub-page. If a user selects a favorite category, the weighted value is assigned to the document cluster related with the favorite category.
Abstract translation: 目的：提供在相对封闭的文档空间中的文本注释的文档排序方法，以通过持续建议主题来提高文本注释的效率。 构成：通过将链接数除以文档卷来计算文档的重要程度。 关于文档链接的集线器页面和权限页面是集群的。 使用集线器页面的集群按类别映射文档集群。 如果用户选择喜欢的类别，则将加权值分配给与喜爱类别相关的文档集合。
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公开(公告)号：KR1020110026039A
公开(公告)日：2011-03-15
申请号：KR1020090083751
申请日：2009-09-07
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/30734 , G06F17/30705
Abstract: PURPOSE: An ontology matching method using broader terms is provided to supply a result most proper to the expansion of ontology by deducing a category system relationship that is most proper to the category system expansion of given ontology. CONSTITUTION: The broader terms for given words are extracted by using a category structure of structured data(S10). An attributing graph is deduced from the broader terms(S20) and is analyzed by using a hits link analysis algorithm(S30). The matching score for each concept of ontology is generated by using the analysis result(S40). The concept of the ontology matched with a given word is selected based on the matching score(S50).
Abstract translation: 目的：提供一种使用更广泛术语的本体匹配方法，通过推导对于给定本体的类别系统扩展最合适的类别系统关系来提供最适合扩展本体的结果。 构成：通过使用结构化数据的类别结构提取给定单词的更广泛的术语（S10）。 从更广泛的术语推导归属图（S20），并通过使用命中链路分析算法进行分析（S30）。 通过使用分析结果生成本体的每个概念的匹配分数（S40）。 基于匹配分数选择与给定单词匹配的本体的概念（S50）。
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