본문 바로가기
[학술저널]

  • 학술저널

임현근(배재대학교) 김재윤(배재대학교) 정회경(배재대학교)

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-003398744

발행기관의 요청으로 개인이 구매하실 수 없습니다.

초록

유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.

Keyword searching used in the past as a method of finding similar patents, and automated classification by machine learning is using in recently. Keyword searching is a method of analyzing data that is formalized through data refinement. While the accuracy for short text is high, long one consisted of several words like as document that is not able to analyze the meaning contained in sentences. In semantic analysis level, the method of automatic classification is used to classify sentences composed of several words by unstructured data analysis. There was an attempt to find similar documents by combining the two methods. However, it have a problem in the algorithm w the methods of analysis are different ways to use simultaneous unstructured data and regular data. In this paper, we study the method of extracting keywords implied in the document and using the LDA(Latent Semantic Analysis) method to classify documents efficiently without human intervention and finding similar patents.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 구성
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

리뷰(0)

도움이 되었어요.0

도움이 안되었어요.0

첫 리뷰를 남겨주세요.
DBpia에서 서비스 중인 논문에 한하여 피인용 수가 반영됩니다.
인용된 논문이 DBpia에서 서비스 중이라면, 아래 [참고문헌 신청]을 통해서 등록해보세요.
Insert title here