사용자 반응 기반 통역 시스템 및 그 방법
    1.
    发明公开
    사용자 반응 기반 통역 시스템 및 그 방법 审中-实审
    基于用户反应翻译语言的系统及其方法

    公开(公告)号:KR1020150085145A

    公开(公告)日:2015-07-23

    申请号:KR1020140003784

    申请日:2014-01-13

    Abstract: 본발명은사용자반응기반통역시스템및 그방법에관한것으로, 보다상세하게는실시간대화식통역시스템에서사용자의반응에따라대화의도를파악하여신뢰도높은대화식통역이가능하도록하는기술에관한것이다. 본발명의실시예에따른사용자반응기반통역시스템은서로다른언어를사용하는사용자 1 및사용자 2 간의대화를번역하여제공하는통역시스템에있어서, 상기사용자 1 및상기사용자 2의발화문을입출력받는인터페이스부; 상기사용자 1 및상기사용자 2의발화문장을번역하는번역부; 상기사용자 1의발화의번역결과에대한상기사용자 2의대답으로부터상기사용자 2의대화의도를파악하는대화의도인식부; 상기대화의도인식부에의해판단된상기사용자 2의대화의도를기반으로상기사용자 1의발화문에대한번역을평가하는번역결과평가부; 및상기번역결과및 상기번역결과에대한평가를저장하는번역결과평가저장부를포함할수 있다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种基于用户反应操作的语言翻译系统及其方法,更具体地涉及一种能够通过基于用户的实时反应精确评估会话意图来提供可靠会话翻译的技术 。 根据本发明的实施例,基于用户反应的语言翻译系统是翻译用户1和使用不同语言的用户2之间的会话的系统,包括:接口单元,其输入和输出对话文本 用户1和用户2; 翻译单元,翻译在用户1和用户2之间交换的文本; 会话意图识别单元,其基于用户2对用户1的文本的翻译结果的响应来理解用户2的意图; 翻译结果评估单元,其基于由会话意图识别单元确定的用户2的对话的意图来评估用户1的文本的翻译结果; 以及翻译结果评估存储单元,其保存翻译结果和翻译结果的评估。

    음성 입력에 대한 특징기반 서법 인식방법 및 장치
    3.
    发明公开
    음성 입력에 대한 특징기반 서법 인식방법 및 장치 审中-实审
    基于特征的声音检测的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020150094111A

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:KR1020140014994

    申请日:2014-02-10

    CPC classification number: G10L15/06 G10L15/02 G10L15/04

    Abstract: 음성 특징 및 언어 특징을 이용하여 음성 입력에 대한 서법을 인식하는 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 면에 따른 음성 입력에 대한 특징기반 서법 인식방법은 음성 입력에서 어휘, 구문 등과 같은 언어 특징과 억양, 강세 등과 같은 음성 특징을 추출하는 단계; 언어 특징 및 음성 특징이 학습된 음성 및 언어 특징 학습 정보와, 언어 특징 및 상기 음성 특징을 비교하여, 상기 음성 입력을 단계적으로 분류하여 서법을 판단하는 단계; 및 상기 판단 결과에 해당하는 문장 종결부호를 생성하는 단계를 포함한다.

    Abstract translation: 公开了一种通过使用语音特征和语言特征来识别语音输入的句子的情绪的方法和装置。 根据本发明的实施例,用于识别语音输入的基于特征的句子情绪的方法包括以下步骤:提取诸如词汇,短语等的语言特征,以及诸如语调,压力和 从声音输入的样子; 通过将语音特征和语音特征学习的语音和语言特征学习信息与语言特征和语音特征进行比较,然后逐步分类语音输入,来确定句子情绪; 并生成与确定结果对应的句子结束标记。

    화자 분할 기반 다자간 자동 통번역 운용 시스템 및 방법과 이를 지원하는 장치
    4.
    发明公开
    화자 분할 기반 다자간 자동 통번역 운용 시스템 및 방법과 이를 지원하는 장치 审中-实审
    基于扬声器解码的多语音自动翻译系统及其操作方法及其支持的设备

    公开(公告)号:KR1020150093482A

    公开(公告)日:2015-08-18

    申请号:KR1020140014318

    申请日:2014-02-07

    CPC classification number: G10L17/00 G10L15/04 G10L15/26

    Abstract: 본 발명은 통번역 기능에 관한 것으로, 복수의 화자들이 입력한 음성 신호를 수집하는 음성 입력 기기 또는 수신하는 통신 모듈 중 적어도 하나, 상기 음성 신호에서 화자별 음성 신호를 분류하고 사전 정의된 일정 조건에 따라 분류된 화자별 음성 신호를 클러스터링한 후 음성 인식 및 번역을 수행하도록 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 통번역 운용 장치 및 방법 및 이를 포함하는 시스템의 구성을 개시한다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种解释和翻译功能,更具体地,涉及一种用于操作包括该自动解释和翻译的系统的自动解释和翻译以及配置的装置和方法。 用于操作自动解释和翻译的装置包括:收集多个扬声器输入的语音信号的语音输入装置或接收语音信号的通信模块中的至少一个; 以及控制部分,用于从语音信号分类每个扬声器的语音信号,对根据预先定义的特定条件分类的每个扬声器的语音信号进行聚类,并且控制执行语音识别和翻译。

    휴대 단말의 텍스트 편집 장치 및 그 방법
    5.
    发明公开
    휴대 단말의 텍스트 편집 장치 및 그 방법 审中-实审
    用于编辑便携式终端的文本的系统及其方法

    公开(公告)号:KR1020150083173A

    公开(公告)日:2015-07-17

    申请号:KR1020140002556

    申请日:2014-01-08

    Abstract: 본발명은휴대단말의텍스트편집시스템및 그방법에관한것으로, 보다상세하게는휴대단말에입력된텍스트를터치인터페이스기반으로편집할수 있는기술에관한것이다. 본발명의실시예에따른휴대단말의텍스트편집시스템은텍스트또는음성을입력및 출력하는인터페이스부; 상기입력된텍스트또는음성을텍스트로생성하는텍스트생성부; 상기생성된텍스트에대한자판식기반편집화면또는문자인식기반편집화면을상기인터페이스부를통해제공하는제어부; 및상기제어부의제어하에상기자판식기반편집화면또는상기문자인식기반편집화면을통해사용자로부터입력된편집명령을수행하는텍스트편집부를포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种用于编辑便携式终端的文本的系统和方法及其方法,更具体地涉及一种能够基于触摸界面编辑输入到便携式终端中的文本的技术。 根据本发明的实施例的用于编辑便携式终端的文本的系统可以包括:输入和输出文本或语音的接口单元; 文本生成单元,其将输入的文本或声音准备为文本; 控制单元,其通过接口单元相对于所产生的文本或基于字符识别的编辑屏幕相对于所生成的文本提供基于键盘的编辑屏幕; 以及文本编辑单元,其通过所述控制单元的控制,通过基于键盘或基于字符识别的编辑画面来执行由用户输入的编辑顺序。

    연쇄 대화 패턴 기반 대화 시스템
    6.
    发明公开
    연쇄 대화 패턴 기반 대화 시스템 审中-实审
    链接对话框图形对话系统

    公开(公告)号:KR1020150054045A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:KR1020130135579

    申请日:2013-11-08

    CPC classification number: G10L15/22 G10L15/02 G10L15/04

    Abstract: 본발명은연쇄대화패턴기반대화시스템에관한것으로, 보다상세하게는대화패턴기반으로시스템과사용자간의대화가가능하도록하는기술에관한것이다. 본발명의실시예에따른연쇄대화패턴기반대화시스템은, 사용자로부터의발화문장을인식하는음성인식부; 및상기음성인식부를통해인식된상기사용자발화문장의대화패턴을생성하고상기사용자발화의대화패턴에따라시스템발화패턴을추출하여사용자에게제공하는대화패턴기반대화처리부를포함할수 있다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种基于链对话模式的对话系统,更具体地说,涉及一种能够基于对话模式在用户与系统之间进行对话的技术。 根据本发明的实施例的基于链对话模式的对话系统包括:语音识别单元,用于识别来自用户的语音句子; 以及基于对话模式的对话处理单元,其产生语音识别单元识别的口语句子的对话模式,根据用户的对话模式提取系统说话模式,并将结果提供给用户。

    공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템 및 방법
    8.
    发明公开
    공유된 개념벡터공간의 학습을 통한 자동번역 시스템 및 방법 审中-实审
    通过学习共享概念向量空间的自动翻译系统和方法

    公开(公告)号:KR1020170102737A

    公开(公告)日:2017-09-12

    申请号:KR1020160025239

    申请日:2016-03-02

    Inventor: 김강일

    Abstract: 본명세서는공유된개념벡터공간의학습을통한자동번역시스템및 방법에관한것으로서, 더욱상세하게는각 의미신호(Concept signal)를개념유도벡터(Concept derivation vector)로치환하기위한사전(dictionary)과상기치환된개념유도벡터를개념벡터(Concept vector)로변환하기위한공간구성요소를저장하는학습모델부; 상기학습모델부를이용하여단일의미신호데이터로부터원천개념벡터(Primitive concept vector)와추론연산으로부터유도되는개념벡터를학습하는학습부; 상기학습모델부의사전으로부터불러온상기각 의미신호에해당하는개념유도벡터를공간구성요소를통해개념벡터열로생성하고, 각단일의미신호데이터를공통의개념벡터공간에위치시키는인코더; 및상기개념벡터공간에서입력의미신호그룹의의미신호열을나타내는개념벡터와가장가까운출력의미신호그룹의의미신호열을선택하여번역하는디코더를포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种通过学习共享概念向量空间来自动翻译的系统和方法,更具体地涉及一种用于将概念信号自动翻译成概念导出向量的系统和方法 学习模型单元,用于存储用于将所述替代概念向量转换成概念向量的空间分量; 学习单元,学习单元使用学习模型单元学习从基本概念向量导出的概念向量和来自单个语义信号数据的推测操作; 用于产生用于感应一个概念向量的编码器装置向上从研究之前的负模型概念向量空间的热量通过组件驳回信号温床,并且每个单独的数据信号的装置的位置的矢量空间的一个共同的概念; 以及解码器,用于选择和翻译最接近表示概念向量空间中的输入语义信号组的语义序列的概念向量的输出语义信号组的语义信号序列。

    상황 인지 기반 번역 장치
    9.
    发明公开
    상황 인지 기반 번역 장치 审中-实审
    上下文感知翻译

    公开(公告)号:KR1020170091934A

    公开(公告)日:2017-08-10

    申请号:KR1020160012858

    申请日:2016-02-02

    Abstract: 상황인지기반번역장치가개시된다. 상황인지기반번역장치는입력문의분야별번역을위한단어및 문장정보를제공하는분야별사전과, 상기입력문을분야별로번역하는다수개의분야별엔진들을포함하는분야별번역엔진부와, 상기분야별사전으로부터제공되는단어및 문장정보를이용하여상기입력문이속하는분야의번역엔진들을상기분야별번역엔진부에서선택하는상황인식부와, 상기상황인식부에서선택한분야별번역엔진들에서각각번역된상기입력문의번역결과에대한신뢰도를측정하여가장높은점수의신뢰도를갖는번역결과를선택하는번역신뢰도측정부및 상기번역신뢰도측정부에서전달되는번역결과를출력하는번역결과출력부를포함한다. 따라서, 최적의번역결과를제공할수 있다.

    Abstract translation: 公开了一种上下文感知翻译装置。 该来自包括多个部门发动机到之前的输入语句,以提供用于接触输入扇区翻译成部门和部门词典的单词和句子信息的扇区平移部门翻译引擎单元基于上下文感知翻译装置 和使用单词和句子的信息,选择在部门翻译引擎部分属于输入门领域的翻译引擎情境认知单元,每个翻译输入联系人的部门翻译引擎翻译结果选择通过状况识别单元 以及翻译结果输出单元,用于输出从翻译可靠性测量单元发送的翻译结果。 因此,可以提供最佳的翻译结果。

    인공 신경망에서 컨벌루션을 이용한 최종 정답 결정 방법
    10.
    发明公开
    인공 신경망에서 컨벌루션을 이용한 최종 정답 결정 방법 审中-实审
    人工神经网络卷积最终修正的确定

    公开(公告)号:KR1020170081887A

    公开(公告)日:2017-07-13

    申请号:KR1020160000880

    申请日:2016-01-05

    Inventor: 김강일

    Abstract: 본발명은인공신경망에서컨벌루션을이용한최종정답결정방법에관한것으로서, 본발명의실시예에따른인공신경망에서컨벌루션을이용한최종정답결정방법은임의의차원을가진벡터들을입력받는단계, 상기입력받은벡터들을기설정된크기의부분영역(sub-region)들로구분하여생성하는단계, 상기부분영역별로인공신경망을학습하는단계, 상기학습결과로획득된벡터들로부터복수의정답후보를결정하는단계, 및상기복수의정답후보로부터최종적인정답을선택하는단계를포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及人工神经网络中使用的卷积确定最终答案方法,其中所述最终的答案在根据本发明的实施例的人工神经网络中使用卷积包括接收具有任意维数的矢量的步骤确定,所述输入端接收的矢量 从作为学习结果获得的矢量中生成多个候选答案,并且根据学习结果生成多个候选答案, 并从多个正确的答案中选择一个最终的正确答案。

Patent Agency Ranking