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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100829401B1
公开(公告)日：2008-05-15
申请号：KR1020070064985
申请日：2007-06-29
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2755 , G06F17/30705
Abstract: A method and a device for recognizing a fine-grained named entity are provided to recognize a fine-grained named entity class without increasing time needed for recognizing and learning the fine-grained named entity largely even if the number of fine-grained named entity classes is increased. A morpheme analyzer(100) analyzes morphemes of inputted text. A named entity quality recognizer(200) recognizes a named entity quality of each morpheme by using at least one of databases(D1-D4). A candidate named entity recognizer(300) recognizes a candidate named entity by using a named entity recognition model(M1) based on a named entity quality recognition result. A large class named entity classifier(400) classifies a large class named entity by using a large class named entity classification model(M2) based on a candidate named entity recognition result. A large class named entity classification re-ranker(500) ranks again a large class named entity classification result. A fine-grained named entity classifier(600) classifies a fine-grained named entity by using a fine-grained named entity classification model(M3) based on a large class named entity classification re-ranking result.
Abstract translation: 提供了一种用于识别细粒度命名实体的方法和设备，以便在不增加用于识别和学习细粒度命名实体所需的时间的情况下，即使是细粒度的命名实体类的数量也能够识别细粒度的命名实体类 增加了。 语素分析器（100）分析输入文本的语素。 命名实体质量识别器（200）通过使用数据库（D1-D4）中的至少一个来识别每个语素的命名实体质量。 名为实体识别器（300）的候选者基于命名实体质量识别结果，通过使用命名实体识别模型（M1）来识别候选命名实体。 一个大类命名实体分类器（400）通过使用名为实体分类模型（M2）的大类，基于候选的实体识别结果对大类命名实体进行分类。 一个大类命名实体分类重新排序（500）再次排列了一个大类命名实体分类结果。 一个细粒度的命名实体分类器（600）通过使用基于大类命名实体分类重新排序结果的细粒度命名实体分类模型（M3）对细粒度命名实体进行分类。
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公开(公告)号：KR1020080029056A
公开(公告)日：2008-04-03
申请号：KR1020060094545
申请日：2006-09-28
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/3071 , G06F17/30713
Abstract: An information displaying method based on ontology is provided to offer media lists presented as information search results to users in various view modes to allow the users to find desired information easily. An information displaying method based on ontology includes a step of receiving a search word and display types by groups(103), a step of outputting search information corresponding to the search word, a step of grouping the output search information into at least one display type based on ontology(105) and a step of displaying the grouped information(107).
Abstract translation: 提供了基于本体的信息显示方法，以各种视图模式向用户提供作为信息搜索结果呈现的媒体列表，以便用户容易地找到所需信息。 基于本体的信息显示方法包括接收搜索词并按组显示类型的步骤（103），输出与搜索词相对应的搜索信息的步骤，将输出搜索信息分组为至少一种显示类型 基于本体（105）和显示分组信息（107）的步骤。
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公开(公告)号：KR100652901B1
公开(公告)日：2006-12-04
申请号：KR1020050118987
申请日：2005-12-07
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/27
Abstract: A device and a method for parsing enumerated and parallel phrases are provided to reduce structural ambiguity by binding/processing an enumerated type as one unit and prevent a parsing error to be generated in a non-recovered state by performing parsing after recovering an omitted inflected word in the parallel sentence. A phrase unit parser(10) binds the inputted sentence into a phrase unit. An enumerated/parallel sentence recognizer(20) recognizes an enumerated or parallel part from the parsed sentence, and recognizes each range of the discriminated parts. A parallel sentence recovering part(30) recovers the omitted inflected word by recognizing the phrase unit repeated in the recognized parallel part. A sentence structure analyzer(40) analyzes a sentence structure by using a recognizer and recovered result.
Abstract translation: 提供了一种用于解析枚举和并行短语的设备和方法，通过将枚举类型作为一个单元进行绑定/处理来减少结构歧义，并且通过在恢复省略的屈曲词之后执行解析来防止在未恢复状态下生成解析错误 在平行句子中。 短语单元解析器（10）将输入的句子绑定到短语单元。 枚举/平行句子识别器（20）从解析的句子中识别列举的或平行的部分，并且识别所识别的部分的每个范围。 并行语句恢复部分（30）通过识别在识别的并行部分中重复的短语单元来恢复被省略的变形词。 句子结构分析器（40）通过使用识别器和恢复结果来分析句子结构。
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公开(公告)号：KR100481579B1
公开(公告)日：2005-04-08
申请号：KR1020020070367
申请日：2002-11-13
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06F17/21
Abstract: 본 발명은 정보추출을 위한 이벤트 문장의 단문 구조 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 단문 범위 인식부(10)가 입력된 복잡한 이벤트 문장을 단문 분할을 위한 문장 형태 정보를 이용하거나 용언을 중심으로 관형절을 고려하여 단문의 범위를 인식하면, 필수 성분 생성부(20)가 범위가 인식된 단문에 대해 하위범주 정보와 개체명 공기 정보를 이용하여 필수 성분을 생성한 다음, 필수 성분 확장부(30)가 생성된 필수 성분을 복합 명사 사전과 개체명 정보를 인식하고 확장하여 최종적으로 단문 구조 분석된 문장을 얻도록 되어 있으며,
이에 따라서, 길고 복잡한 이벤트 문장에 대해서 용언을 중심으로 단문 분할하고 분할된 문장의 구조를 분석하여 정보를 추출하는데 있어서 중요한 정보를 좀더 정확하게 제공하여 정보 추출 시스템의 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.-
公开(公告)号：KR100449487B1
公开(公告)日：2004-09-22
申请号：KR1020010088368
申请日：2001-12-29
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: G06Q50/10
Abstract: PURPOSE: A system and a method for a one-stop information service are provided to offer the one-stop recommended information through a multidimensional analysis of multiple domains according to a situation and the preference of a user. CONSTITUTION: User terminals(10,20) sends the one-stop information recommendation request from the user to an one-stop information providing server(50), receives the user customized recommendation information transmitted from the server(50) by responding to the request, and displays it. The server analyzes an activity pattern of each user by analyzing the log data of the members registered to the system, regulating the analyzed activity pattern, and storing it in a database(60), and offers the customized recommendation information fit to the user requesting the recommendation information by referring the activity pattern information stored in the database(60). The server comprises a one-stop main module, a preprocessing module, a pattern searching engine, a recommendation engine, various kinds of databases, and a database controller.
Abstract translation: 目的：提供一站式信息服务的系统和方法，通过根据用户的情况和偏好对多个域进行多维分析来提供一站式推荐信息。 用户终端（10,20）将来自用户的一站式信息推荐请求发送到一站式信息提供服务器（50），通过响应该请求来接收从服务器（50）发送的用户定制推荐信息 ，并显示它。 服务器通过分析登记到系统的成员的日志数据，调节分析的活动模式，并将其存储在数据库（60）中来分析每个用户的活动模式，并且提供适合于请求用户的定制推荐信息 通过参考存储在数据库（60）中的活动模式信息来确定推荐信息。 服务器包括一站式主模块，预处理模块，模式搜索引擎，推荐引擎，各种数据库，数据库控制器。
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