PatentQA: 트랜스포머 모델을 이용한 특허 질의응답 신경망 검색시스템

Q: 이 논문에서 정의한 PatentQA란 무엇인가?

PatentQA는 신경망 검색에 기반을 둔 특허 질의응답 시스템으로, 특허청 고객 상담 데이터를 활용하여 구축된 데이터셋과 범용 선학습 언어 모델을 사용한다. 이는 일반 용어를 사용한 사용자 질문에 대해 언어적으로 유사한 질문을 선별하고, 특허 데이터로 미세 조정한 Patent-KoBERT를 통해 질문 의도에 가장 적합한 답변을 제공한다.

Q: Patent-KoBERT를 활용한 특허 Q&A 검색시스템의 성능은 어떠한가?

실험 결과, Patent-KoBERT를 활용한 특허 Q&A 검색시스템은 Top@3 MRR 및 MAP 수치에서 0.94를 기록하여 KoBERT의 0.90보다 높은 성능을 보였다. 이는 사용자 질문 의도와 가장 근접한 답변을 1순위로 잘 선정하며, 특허 지식이 부족한 일반인도 쉽게 특허 정보를 검색할 수 있음을 의미한다.

이윤민; 황태욱; 정상근; 노윤형

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이윤민 (충남대학교) 황태욱 (충남대학교) 정상근 (충남대학교) 노윤형 (한국전자통신연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 783 - 785 (3page)

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최근 신경망 검색은 심볼릭 검색을 뛰어넘어 의미에 기반한 검색을 가능하게 하고, 모든 데이터 유형을 검색할 수 있게 해주는 기술로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 전문 용어가 아닌 일반 용어를 사용한 문장으로 검색할 경우 사용자 질문 의도에 가장 근접한 답변을 보여주는 신경망 기반 특허 Q&A 검색시스템을 제안한다. 특허청 홈페이지에 게시된 특허고객 상담 데이터를 ... 전체 초록 보기

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