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公开(公告)号：WO2021261882A1
公开(公告)日：2021-12-30
申请号：PCT/KR2021/007814
申请日：2021-06-22
Applicant: 삼성전자 주식회사 , 강원대학교산학협력단
IPC: G06F40/237 , G06F40/205 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/36 , G10L15/26 , G06N20/00 , G06F3/041
Abstract: 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 전자 장치에 있어서, 통신 모듈, 메모리, 및 상기 통신 모듈 및 상기 메모리와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 통신 모듈을 통해 제1 문장을 수신하고, 상기 제1 문장에 존재하는 제1 신조어를 확인하고, 상기 제1 신조어에 대응되는 제1 대체어를 확인하여 상기 제1 문장에서 상기 제1 신조어를 상기 제1 대체어로 치환한 제2 문장을 획득하고, 상기 제1 신조어가 치환될 때 문법 오류를 발생시키는 상기 제1 대체어에 기반하여 상기 제2 문장에서 문법 오류 교정하여 제3 문장을 획득하고, 상기 통신 모듈을 통해 상기 제3 문장을 외부 장치로 전송하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있으며, 다른 실시예도 가능할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020160149660A
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：KR1020150087120
申请日：2015-06-19
Applicant: 강원대학교산학협력단 , 한국전자통신연구원
Abstract: 본발명의한국어상호참조해결시스템은국어문자열을포함하는문서를입력받아, 문서내의문장들의의존구문구조와, 문장내에등장하는개체명및 어절들의품사를찾아내는과정을처리하는전 처리부, 상기전 처리부에서전 처리된상호참조해결의대상이되는명사구들을추출하기위한멘션탐지부, 상기멘션탐지부에서추출된명사구들에대한멘션간의참조여부를임시로결정하는모듈로서, 가이드자질을제공하기위한규칙기반모듈부, 상기멘션탐지부에서추출한멘션들을둘씩묶어멘션페어평가시 지표가되는자질들을추출하기위한자질추출부, 상기자질추출부에서추출된자질들을바탕으로 SVM(Support Vector Machine)을통해멘션페어의관계를평가하는 SVM 평가부및 상기 SVM 평가부에서서로참조하는멘션페어들로평가된멘션페어들을정리하여엔티티(Entity)로통합하는엔티티집성부를포함한다. 본발명에의하면한국어에대하여문서내에등장하는모든명사또는명사구를고려하고, 그것들에대하여상호참조해결을수행함으로써, 재현율을높일수 있는효과가있다.
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公开(公告)号：KR101646461B1
公开(公告)日：2016-08-12
申请号：KR1020150056670
申请日：2015-04-22
Applicant: 강원대학교산학협력단
Abstract: 본발명은한국어의존구문분석방법에관한것으로서, 본발명의한국어의존구문분석방법은한국어를포함하는문서의상태를초기화하는단계, 초기화된문서를딥 러닝(Deep learning)에기반하여상태를분류하는단계및 분류된상태에따라의존구문분석을수행하는단계를포함한다. 딥러닝방식으로의존구문문석을수행하는것은, 문서의현재상태로부터추출한단어(Word)들과자질(Feature)들에대하여, 해당단어또는자질에대해서만 1로표현되고나머지는 0으로표현되는방식인원-핫(One-hot) 형태로되어있는입력레이어(Input layer)와, 상기입력레이어에대하여 NNLM(neural network language model)의단어표현을사전훈련(pre-training)으로차원을줄여주는프로젝션레이어(Projection layer)와, 상기프로젝션레이어에대하여비선형변환(non-linear activation)을수행하는히든레이어(Hidden layer)와, 각상태별확률을구하는출력레이어(Output layer)의신경망을포함하여수행될수 있다. 본발명에의하면의존구문분석에있어서, 좋은성능을보이는딥 러닝을적용하여구문분석을수행함으로써, 기존방법들에비하여자질디자인및 튜닝시간을줄일수 있는효과가있다.
Abstract translation: 本发明涉及使用深度学习的韩国依赖解析方法。 根据本发明，韩国依赖解析方法包括以下步骤：初始化包含韩文的文档的状态; 基于深度学习分类初始化文档的状态; 并根据文档的分类状态执行韩文依赖关系解析。 使用深度学习的韩国依赖性解析通过包含输入层，投影层，隐藏层和输出层的人造自然网络来执行。 输入层通过一个热方案配置，相关的单词或特征被表示为1，并且剩余的单词或特征在基于文档的预置状态提取的单词和特征中被表示为0。 投影层是通过预训练来减少与输入层相关的自然网络语言模型（NNLM）的单词表达式中的维度。 隐藏层是相对于投影层进行非线性的激活。 输出层是找出每个状态的概率。 根据本发明的韩文依赖解析方法，通过使用代表优异性能的深度学习来执行解析，从而与现有方法相比可以减少特征设计和调整时间。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR101671374B1
公开(公告)日：2016-11-17
申请号：KR1020090082056
申请日：2009-09-01
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 본발명은키워드추천장치와방법및 키워드지식베이스구축방법에대하여개시한다. 본발명의일면에따른키워드추천장치는, GPS 신호및 통신사의송신신호로부터상황정보및 사용자정보를수집하는정보수집부; 상기각 수집된정보를이용하여적어도하나의추천할키워드를검색하는키워드검색부; 및상기각 검색된키워드를사용자에게추천하는사용자인터페이스부를포함하는것을특징으로한다.
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公开(公告)号：KR101333485B1
公开(公告)日：2013-11-28
申请号：KR1020100104288
申请日：2010-10-25
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 온라인 사전을 이용한 개체명 사전 구축 방법 및 이를 실행하는 장치가 개시된다. 먼저, 온라인 사전을 이용하여 개체명 분류 학습 데이터를 생성하고, 생성된 개체명 분류 학습 데이터에 대해 기계 학습을 통하여 개체명 분류 모델을 생성한 후, 생성된 개체명 분류 모델을 이용하여 온라인 사전의 표제어에 대한 개체명을 분류하고, 분류된 개체명을 개체명 사전에 추가한다. 따라서, 방대한 양의 개체명 사전을 정확하고 용이하게 구축할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020130099327A
公开(公告)日：2013-09-06
申请号：KR1020120020742
申请日：2012-02-29
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/2775 , G06F17/2755
Abstract: PURPOSE: A device and method for extracting open domain information are provided to minimize a part subordinate to a domain, thereby easily transplanting to another domain. CONSTITUTION: A device for extracting open domain information includes a sentence separating part (110), a morpheme analyzing part (120), a dependency construction analyzing part (130), and a semantic role determining part (140). The sentence separating part separates a sentence from a text document inside an input certain domain. The morpheme analyzing part implements a morphological analysis on the sentence, and extracts upper sentences. The dependency construction analyzing part analyzes construction dependency relations among syntactic words for the sentences, and generates results from a dependency construction analysis. The semantic role determining part applies a predetermined statistical model to the sentences and the results, determines the semantic role of an argument in each declinable word inside the sentence, gathers the arguments of which the semantic roles are determined by the declinable word, and then generates a frame. [Reference numerals] (110) Sentence separating part; (120) Morpheme analyzing part; (130) Dependency construction analyzing part; (140) Semantic role determining part; (150) Ontology mapping part; (151) General ontology; (152) Domain ontology; (160) Text document
Abstract translation: 目的：提供一种用于提取开放域信息的设备和方法，以使从属于域的部分最小化，从而轻松移植到另一个域。 构成：用于提取开放域信息的装置包括句子分离部分（110），语素分析部分（120），依赖性构造分析部分（130）和语义角色确定部分（140）。 句子分离部分将句子与输入的某个域内的文本文档分开。 词素分析部分对句子进行形态学分析，提取句子。 依赖构造分析部分分析句子中句法词之间的构建依赖关系，并从依赖构造分析中得到结果。 语义角色确定部分对句子和结果应用预定的统计模型，确定句子内每个可下降词中的参数的语义角色，收集由可下降词确定语义角色的参数，然后生成 一个框架。 （附图标记）（110）句子分离部; （120）语素分析部分; （130）依赖性建设分析部分; （140）语义角色决定部分; （150）本体映射部分; （151）一般本体论; （152）域本体; （160）文本文件
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公开(公告)号：KR101301534B1
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：KR1020090123772
申请日：2009-12-14
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30672 , G06F17/3064 , G06F17/30669
Abstract: 본 발명은 키워드 이형태 자동 구축 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의한 키워드 이형태 자동 구축 방법은 검색 키워드가 입력되면, 검색 키워드에 대한 사용자 로그 또는 사용자 세션 정보를 이용하여 상기 검색 키워드에 대한 동의어 이형태 후보를 생성하는 단계와 동의어 이형태 후보를 검증하기 위하여 웹문서로부터 유의어 패턴을 이용하여 검증용 유의어를 추출하는 단계와 동의어 이형태 후보에서 상기 추출된 검증용 유의어를 이용하여 상기 검색 키워드에 대한 동의어 이형태를 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 검색 키워드에 대한 동의어 이형태를 자동으로 구축함으로써, 웹 검색 시스템에서 사용자의 입력 키워드에 대한 검색 결과를 동의어 이형태를 이용하여 확장할 수 있게 되어 검색 결과의 품질 향상을 얻을 수 있다.
이형태 구축, 유의어 구축, 질의어 확장
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