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公开(公告)号：WO2010050675A3
公开(公告)日：2010-05-06
申请号：PCT/KR2009/005265
申请日：2009-09-16
IPC: G06F17/26
Abstract: 본 발명은 문법적으로 올바른 평서문의 문장으로부터 온톨로지를 구축하기 위한 관계 트리플의 정보를 자동으로 추출해내는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 의존 문법 구문 트리의 탐색을 통한 자동 관계 트리플 추출 방법은, 대상 문장을 구문 분석하여 의존 문법 구문 트리를 생성하는 제1 단계; 상기 제1 단계 후 생성된 의존 문법 구문 트리를 전처리하여 관계 추출을 위한 형태로 변환하는 제2 단계; 및, 상기 제2 단계에서 변환된 의존 문법 구문 트리를 포스트오더(postorder) 방식으로 탐색하여 자동으로 관계 트리플을 추출하는 제3 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2009131417A2
公开(公告)日：2009-10-29
申请号：PCT/KR2009/002165
申请日：2009-04-24
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2785
Abstract: 본 발명은 문장의 의존 문법 구문 트리를 일정한 법칙에 따라 변형한 새로운 의존 문법 구문 트리를 생성하고 이를 이용하여 문장을 요약하는 의존 문법 구문 트리를 이용한 문장 요약 방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 의존 문법 구문 트리를 이용한 문장 요약 방법은, 규칙을 기반으로 하는 구문 분석기를 이용하여 제1 의존 문법 구문 트리를 생성하는 제1 단계; 상기 제1 단계에서 애매성으로 인하여 의존 관계를 찾아 내지 못한 단어들에 대해 확률을 기반으로 하는 구문 분석기를 이용하여 제2 의존 문법 구문 트리를 생성하는 제2 단계; 상기 제1 단계에서 생성된 제1 의존 문법 구문 트리와 상기 제2 단계에서 생성된 제2 의존 문법 구문 트리를 결합하여 제3 의존 문법 구문 트리를 생성하는 제3 단계; 상기 제3 의존 문법 구문 트리의 각 노드에 대해 해당 노드를 유지하는'REMAIN'동작, 또는 해당 노드와 그 자식 노드를 모두 삭제하는 'DELETE'동작, 또는 해당 노드를 삭제하고 그 자식 노드를 해당 노드의 자리에 두는 'CHILD_UP'동작을 판별하는 인공지능 모델을 사용하고 이를 적용하여 변형된 제4 의존 문법 구문 트리를 생성하는 제4 단계; 및, 상기 변형된 제4 의존 문법 구문 트리로부터 요약문을 생성하는 제5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种使用依赖语法语法树的句子汇总方法，该方法通过根据给定的规则修改句子的依赖语法语法树来创建新的依赖语法语法树，然后使用新的语法树来总结句子 。 使用根据本发明的依赖性语法语法树的句子汇总方法包括：第一步骤，其中通过使用基于规则的语法分析器来创建第一依赖性语法语法树; 第二步，其中通过使用语法分析器来创建第二依赖语法语法树，所述语法分析器基于由于第一步骤中的歧义而不具有依赖关系的单词的概率; 第三步骤，其中通过将在第一步骤中创建的第一依赖语法语法树与在第二步骤中创建的第二依赖语法语法树组合来创建第三依赖语法语法树; 第四步，其中通过使用和应用识别用于维护来自第三依赖语法语法树的每个节点感兴趣的节点的“REMAIN”操作的人造智能模型来创建修改的第四依赖语法语法树，“DELETE “用于删除感兴趣的节点及其所有子节点的操作，或者用于删除感兴趣节点的”CHILD_UP“操作，然后将其子节点放置在其中; 以及第五步骤，其中从修改的第四依赖语法语法树创建摘要。
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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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公开(公告)号：KR1020140096759A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：KR1020130009750
申请日：2013-01-29
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: The present invention relates to an object recognizing method based on an intrinsic property and an apparatus thereof and, more particularly, to an object recognizing method and an apparatus thereof using category-instance mapping principle through the intrinsic property.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于内在特性的对象识别方法及其装置，更具体地，涉及一种通过内在属性使用类别 - 实例映射原理的对象识别方法及其装置。
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公开(公告)号：KR101116465B1
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：KR1020090083751
申请日：2009-09-07
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명은주어진단어(Term)를그 단어의광의어(Broader Term)들을사용하여, 주어진온톨로지(Ontology)의개념중 하나로매칭(Matching)시키는방법에관한것으로, 주어진단어의광의어들을위키피디아(Wikipedia) 카테고리구조를이용하여추출하는제 1단계; 얻어진광의어들로부터수식그래프(Attributing Graph)를도출해내는제 2단계; 수식그래프를 HITS 링크분석알고리즘을이용하여분석하는제 3단계; 수식그래프의분석결과를이용하여온톨로지의각 개념에매칭점수를매기는제 4단계; 및매칭점수를이용하여주어진단어에매칭될온톨로지의개념을선택하는제 5단계로이루어진다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101012504B1
公开(公告)日：2011-02-08
申请号：KR1020080106383
申请日：2008-10-29
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/279
Abstract: 본 발명은 문법적으로 올바른 평서문의 문장으로부터 온톨로지를 구축하기 위한 관계 트리플의 정보를 자동으로 추출해내는 방법 및 시스템에 관한 것으로,
본 발명에 따른 의존 문법 구문 트리의 탐색을 통한 자동 관계 트리플 추출 방법은, 대상 문장을 구문 분석하여 의존 문법 구문 트리를 생성하는 제1 단계; 상기 제1 단계 후 생성된 의존 문법 구문 트리를 전처리하여 관계 추출을 위한 형태로 변환하는 제2 단계; 및, 상기 제2 단계에서 변환된 의존 문법 구문 트리를 포스트오더(postorder) 방식으로 탐색하여 자동으로 관계 트리플을 추출하는 제3 단계를 포함한다.
의존 문법 구문 트리, 관계 트리플-
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公开(公告)号：KR1020140098875A
公开(公告)日：2014-08-11
申请号：KR1020130009775
申请日：2013-01-29
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/2705 , G06F17/18 , G06F17/2755
Abstract: The present invention relates to an apparatus and a method for recognizing places from information on the web using ontology, and provides solutions of explaining addresses and locations of places included in the text on the web and the various relations of the places by using ontology and inference.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于使用本体从网络上的信息中识别位置的装置和方法，并且提供了通过使用本体论和推论来解释包括在网络上的文本中的地点和位置的位置以及场所的各种关系的解决方案 。
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公开(公告)号：KR101116478B1
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：KR1020090046401
申请日：2009-05-27
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명은하나의문서로부터문장의추출(extract) 방식으로요약문을생성함에있어서, 각단어의정보량과문장간의위치를자질로하여쌍방향적(interactive)이고점증적(incremental)으로요약문을생성하는문서요약방법에관한것이다. 본발명에따른쌍방향적이고점증적인문서요약방법은문서에서제일중요한문장을추출하여초기요약본을만드는제 1단계; 상기단계에서구축된요약본을토대로분류체계를이용하여다른문장들의자질값을갱신하고, 이를토대로각 문장의현재구축된요약본에대한지지도(supportedness)를계산하는제 2단계; 갱신된지지도값들을토대로요약본에들어갈새로운문장을추출하는제 3단계; 제 2단계와제 3단계를문서의모든문장들이요약본에포함될때까지반복하여, 문서의모든문장들이중요도순으로정렬된요약본을만드는제 4단계; 및제 4단계의결과물로생성된요약본중 사용자가요구하는길이만큼앞쪽에서부터가져오는제 5단계로이루어진다.
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公开(公告)号：KR1020100128007A
公开(公告)日：2010-12-07
申请号：KR1020090046401
申请日：2009-05-27
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F17/21 , G06F17/2705
Abstract: PURPOSE: An incremental single document summarizing method using a sentence support degree is provided to arrange the sentences of a document and to use the arranged sentences in order to produce a summary of the document. CONSTITUTION: An initial summary is produced by extracting the most important sentences from a document(S20). A disposition value of the other sentences is updated by using a classification system based on the summary(S30). The degree of support for the summary is calculated based on the disposition value. A new sentence is input into the summary and extracted based on the degree of support(S40). A summary, organized by priority, is produced until all the sentences are included in the summary(S50).
Abstract translation: 目的：提供使用句子支持度的增量单一文档总结方法来安排文档的句子，并使用排列的句子来生成文档的摘要。 构成：通过从文档中提取最重要的句子来产生初始摘要（S20）。 通过使用基于总结的分类系统来更新其他句子的配置值（S30）。 总结的支持程度是根据处置价值计算的。 根据支持程度，将一个新的句子输入到摘要中并提取（S40）。 总结按优先次序组织，直到所有句子都包含在总结中（S50）。
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