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저자정보
이윤민 (충남대학교) 황태욱 (충남대학교) 정상근 (충남대학교) 서혜인 (충남대학교) 노윤형 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.4
발행연도
2023.4
수록면
306 - 312 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.4.306

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최근 신경망 검색은 통계적 방법에 기반한 검색을 뛰어넘어 의미에 기반한 검색을 가능하게 하며 오타가 있어도 정확한 검색 결과를 찾을 수 있게 한다. 본 논문에서는 특허에 전문 지식이 없는 일반인이 일반 용어를 사용하여 특허 정보를 검색할 경우 사용자 질문 의도에 가장 근접한 답변을 보여주는 신경망 기반 특허 Q&A 검색 시스템을 제안한다. 특허청 홈페이지에 게시된 특허고객 상담 데이터로 특허 데이터 셋을 구축하였다. 사용자가 입력한 질문에 대한 유사한 질문을 추출하고 우선순위를 다시 지정하기 위해 특허 데이터 셋으로 미세조정한 Patent-KoBERT(Triplet)과 Patent-KoBERT(CrossEntropy)를 사용하였다. 실험 결과 Mean Reciprocal Rank(MRR)과 Mean Average Precision(MAP)의 수치는 0.96으로 사용자가 입력한 질문 의도와 가장 유사한 답변을 잘 선정한다는 것을 확인할 수 있다.
#신경망 검색 #트랜스포머 #특허 도메인 #버트 #neural search #transformer #patent domain #BERT

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 신경망 검색을 위한 Patent-KoBERT 미세조정 방법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

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