자연어 텍스트로부터 학습된 객체 표상에 포함된 특성 해석 및 시각화 방법 그리고 시스템SYSTEM AND METHOD FOR VISUALIZING AND INTERPRETING PROPERTY INCLUDED LEARNED ENTITY REPRESENTATION FROM NATURAL LANGUAGE TEXT

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자연어 텍스트로부터 학습된 객체 표상에 포함된 특성 해석 및 시각화 방법 그리고 시스템이 개시된다. 객체 표상(entity representation)을 해석 및 시각화하는 방법에 있어서, 자연어 텍스트를 대상으로, 현실 세계에 존재하는 객체의 의미를 나타내는 특성을 파악하는 객체 표상 학습(entity representation learning)을 위한 객체 표상에 해당하는 표상 벡터를 생성하는 단계, 복수개의 객체 별로 생성된 상기 표상 벡터 중 적어도 둘 이상의 객체에 해당하는 표상 벡터를 대상으로, 필터링을 수행하여 벡터 활성화 패턴을 생성하는 단계, 및 상기 벡터 활성화 패턴에 상기 적어도 둘 이상의 객체에 연관된 목표 특성(property)을 맵핑(mapping)시키는 단계를 포함할 수 있다.
Assignee
한국과학기술원
Country
KO (South Korea)
Issue Date
2019-05-22
Application Date
2018-01-10
Application Number
10-2018-0003142
Registration Date
2019-05-22
Registration Number
10-1983493-0000
URI
http://hdl.handle.net/10203/262196
Appears in Collection
CS-Patent(특허)
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