KR101973642B1

KR101973642B1 - 텍스트 자동 생성을 위한 인터랙티브 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101973642B1
Application number: KR1020180103858A
Authority: KR
Inventors: 이준환; 김동환
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2018-08-31
Filing date: 2018-08-31
Publication date: 2019-09-02

Abstract

텍스트 자동 생성을 위한 인터랙티브 시스템 및 방법을 제시하며, 텍스트를 자동 생성하는 시스템에 있어서, 상기 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 수집하고, 상기 사용자의 입력에 기초하여 수집된 데이터에 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 데이터를 분석하여 분석된 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 제어부 및 상기 데이터를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.

Description

텍스트 자동 생성을 위한 인터랙티브 시스템 및 방법{METHOD AND INTERACTIVE SYSTEM FOR ALGORITHM-DRIVEN TEXT GENERATION}

본 명세서에서 개시되는 실시예들은 텍스트 자동 생성을 위한 인터랙티브 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수집된 데이터를 분석해 사용자의 제어에 따라 텍스트에 가변적으로 반영되는 데이터 요소를 제공하고 사용자로부터 선택된 데이터 요소를 중심으로 텍스트를 생성하는 시스템 및 장치에 관한 것이다.

최근 들어 온라인을 통한 정보유통이 활발해짐에 따라 사용자는 검색엔진을 이용하여 자신이 원하는 정보에 포함될 가능성이 있는 키워드를 검색엔진에 입력하는 것이 일반적이다.

이때, 검색엔진은 사용자로부터 획득된 키워드가 포함된 정보를 검색하고, 검색된 정보를 일괄적으로 제공할 뿐, 사용자가 실제 원하는 정보의 강도를 반영하여 정보를 제공하지 않는다. 이에 사용자는 검색된 결과를 기초로 자신이 원하는 정보인지 판단하며, 스스로 필터링을 수행하는 것이 일반적이다.

이와 같이, 검색엔진은 사용자가 입력한 키워드를 포함한 정보를 일괄적으로 리스트화하여 제공할 뿐, 사용자는 검색결과로부터 자신이 원하는 가장 적합한 정보를 직접 획득해야 하는 문제점이 있다.

관련하여 선행기술 문헌인 한국특허등록번호 제10-1596793호는 반응형 뉴스 웹 서비스 시스템 및 이를 이용한 실시간 기사정보 게시방법에 관한 것으로, 멀티미디어 컨텐츠 포함하는 기사정보를 게시하며 기사정보가 디스플레이되어 게시되는 사용자 단말 및 이에 사용되는 브라우저에 따라 레이아웃을 변경하는 반응형 뉴스 웹 서비스 시스템을 제공할 뿐 사용자가 원하는 정보의 강도를 반영하여 정보를 제공할 수 없다.

따라서 상술된 문제점을 해결하기 위한 기술이 필요하게 되었다.

한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 데이터를 수집하여 수집된 데이터를 포함하는 텍스트를 자동으로 생성하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 사용자의 입력에 따라 텍스트에 포함될 데이터의 가중치를 달리하여 텍스트를 가변적으로 생성하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 사용자가 선택한 텍스트의 관점에 따라 텍스트에 포함된 데이터의 나열을 달리하여 관점이 상이한 텍스트를 생성하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.

본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 데이터가 포함된 텍스트의 기술 형태를 사용자의 입력에 따라 가변적으로 달리하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시하는데 목적이 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 일 실시예에 따르면, 텍스트를 자동 생성하는 시스템에 있어서, 상기 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 저장하는 메모리 및 상기 데이터에 대한 가중치를 부여하는 사용자의 패턴을 학습하고, 상기 텍스트를 생성하기 위해 수집된 데이터에 대해 상기 사용자의 패턴에 기초하여 가중치를 부여하고, 상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 텍스트생성시스템이 텍스트를 자동 생성하는 방법에 있어서, 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 사용자의 입력에 기초하여 수집하는 단계, 상기 데이터에 대한 가중치를 부여하는 사용자의 패턴을 학습하고, 상기 텍스트를 생성하기 위해 수집된 데이터에 대해 상기 사용자의 패턴에 기초하여 가중치를 부여하는 단계 및 상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 텍스트생성방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체로서, 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 사용자의 입력에 기초하여 수집하는 단계, 상기 데이터에 대한 가중치를 부여하는 사용자의 패턴을 학습하고, 상기 텍스트를 생성하기 위해 수집된 데이터에 대해 상기 사용자의 패턴에 기초하여 가중치를 부여하는 단계 및 상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 텍스트생성시스템에 의해 수행되며, 텍스트생성방법을 수행하기 위해 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램으로서, 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 사용자의 입력에 기초하여 수집하는 단계, 상기 데이터에 대한 가중치를 부여하는 사용자의 패턴을 학습하고, 상기 텍스트를 생성하기 위해 수집된 데이터에 대해 상기 사용자의 패턴에 기초하여 가중치를 부여하는 단계 및 상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 데이터를 수집하여 수집된 데이터를 포함하는 텍스트를 자동으로 생성하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시할 수 있다.

전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자의 입력에 따라 텍스트에 포함될 데이터의 가중치를 달리하여 텍스트를 가변적으로 생성하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시할 수 있다.

전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 사용자가 선택한 텍스트의 관점에 따라 텍스트에 포함된 데이터의 나열을 달리하여 관점이 상이한 텍스트를 생성하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시할 수 있다.

전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 데이터가 포함된 텍스트의 기술 형태를 사용자의 입력에 따라 가변적으로 달리하는 텍스트생성시스템 및 방법을 제시할 수 있다.

개시되는 실시예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 개시되는 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1 은 일 실시예에 따른 텍스트생성시스템을 도시한 블록도이다.
도 2 는 일 실시예에 따른 텍스트생성방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3 내지 도 4 는 일 실시예에 따른 텍스트생성방법을 설명하기 위한 예시도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 아래에서 설명되는 실시예들은 여러 가지 상이한 형태로 변형되어 실시될 수도 있다. 실시예들의 특징을 보다 명확히 설명하기 위하여, 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서 자세한 설명은 생략하였다. 그리고 도면에서 실시예들의 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 구성이 다른 구성과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐 아니라, ‘그 중간에 다른 구성을 사이에 두고 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성이 어떤 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 그 외 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성들을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.

다만 이를 설명하기에 앞서, 아래에서 사용되는 용어들의 의미를 먼저 정의한다.

‘카테고리’는 데이터를 분류하기 위한 기준으로 데이터를 포괄하는 대표명칭일 수 있다.

‘관계단어’는 데이터를 이용하여 문장 생성시 문법에 기초하여 문장의 구성에 필요한 단어로 예를 들어, 데이터를 수식하거나 문장내의 데이터를 연결하기 위한 단어일 수 있다.

‘부가문장’은 데이터와 관련된 데이터를 포함하는 문장이다. 예를 들어, 부가문장은 데이터를 포함하는 문장에 대한 추가적인 설명을 포함하는 문장이거나 또는 데이터를 포함하는 문장을 강조하는 문장일 수 있다.

위에 정의한 용어 이외에 설명이 필요한 용어는 아래에서 각각 따로 설명한다.

도 1은 일 실시예에 따른 텍스트생성시스템(10)을 도시한 블록도이다.

이러한 텍스트생성시스템(10)은 텍스트를 생성하는데 필요한 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 분석하여 카테고리에 따라 데이터를 분류하여 사용자에게 제공할 수 있다. 그리고 텍스트생성시스템(10)은 사용자에게 제공된 데이터 리스트 중 사용자로부터 선택된 데이터에 대한 가중치를 달리하여 텍스트를 생성할 수 있으며, 사용자의 입력에 따라 생성된 텍스트의 관점 또는 부가문장의 포함여부를 달리할 수 있다.

이러한 텍스트생성시스템(10)은 는 전자단말기로 구현될 수 있거나 또는 서버-클라이언트 시스템으로 구현될 수 있으며, 상기 시스템은 유저와의 인터랙션을 위한 온라인 서비스용 애플리케이션이 설치된 전자단말기를 포함할 수 있다.

이때 전자단말기는 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속하거나, 타 단말 및 서버와 연결 가능한 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop)등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일 WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.

그리고 서버는 유저와의 인터랙션을 위한 애플리케이션이 설치된 전자단말기와 네트워크를 통해 통신이 가능한 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 데이터를 저장할 수 있는 저장장치가 포함될 수 있거나 또는 제 3 의 서버(미도시)를 통해 데이터를 저장할 수도 있다.

상술된 바와 같이 텍스트생성시스템(10)은 전자단말기 또는 서버-클라이언트 시스템 중 어느 하나의 형태로 구현될 수 있으며, 서버로 구현될 경우, 텍스트생성시스템(10)을 구성하는 구성부는 물리적으로 분리된 복수의 서버에서 수행되거나 하나의 서버에서 수행될 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 텍스트생성시스템(10)은, 입출력부(110), 제어부(120), 통신부(130) 및 메모리(140)를 포함할 수 있다.

입출력부(110)는 사용자로부터 입력을 수신하기 위한 입력부와, 작업의 수행 결과 또는 텍스트생성시스템(10)의 상태 등의 정보를 표시하기 위한 출력부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입출력부(110)는 사용자 입력을 수신하는 조작 패널(operation panel) 및 화면을 표시하는 디스플레이 패널(display panel) 등을 포함할 수 있다.

구체적으로, 입력부는 키보드, 물리 버튼, 터치 스크린, 카메라 또는 마이크 등과 같이 다양한 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있는 장치들을 포함할 수 있다. 또한, 출력부는 디스플레이 패널 또는 스피커 등을 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고 입출력부(110)는 다양한 입출력을 지원하는 구성을 포함할 수 있다.

제어부(120)는 텍스트생성시스템(10)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU 등과 같은 프로세서를 포함할 수 있다. 제어부(120)는 입출력부(110)를 통해 수신한 사용자 입력에 대응되는 동작을 수행하도록 텍스트생성시스템(10)에 포함된 다른 구성들을 제어할 수 있다.

예를 들어, 제어부(120)는 메모리(140)에 저장된 프로그램을 실행시키거나, 메모리(140)에 저장된 파일을 읽어오거나, 새로운 파일을 메모리(140)에 저장할 수도 있다.

이러한 제어부(120)는 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 수집할 수 있다.

하나의 실시예에 따라, 제어부(120)는 사용자입력에 기초하여 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 사용자로부터 텍스트에 포함될 데이터에 대한 키워드를 획득할 수 있고, 획득된 키워드와 관련된 데이터를 수집할 수 있다.

다른 실시예에 따라, 제어부(120)는 사용자의 입력과 무관하게 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 네트워크상에서 데이터를 무작위로 수집하거나 또는 포털사이트의 실시간 검색 순위에 포함된 키워드를 이용하여 데이터를 수집할 수 있다.

그리고 제어부(120)는 수집된 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 적어도 하나의 카테고리로 분류하여 사용자에게 제공할 수 있다.

예를 들어, 제어부(120)는 수집된 데이터가 속하는 카테고리 또는 관련된 단어를 기초로 데이터를 분류할 수 있고, 카테고리 별로 분류된 데이터를 리스트화 하여 제공하거나 또는 그래프형태로 변형하여 제공할 수 있다.

또는 예를 들어, 제어부(120)는 수집된 데이터 중 공통된 태그를 가진 데이터를 그룹핑할 수 있고, 그룹핑된 데이터의 태그를 기준으로 데이터를 리스트화 하여 제공하거나 또는 그래프형태로 변형하여 제공할 수 있다.

그리고 제어부(120)는 텍스트에 포함되는 데이터에 대한 가중치를 사용자로부터 설정받는 입력수단을 포함하는 인터페이스를 제공할 수 있다.

예를 들어, 제어부(120)는 데이터를 카테고리에 따라 분류한 테이블 또는 그래프를 제공할 수 있고, 사용자로부터 테이블에서 특정 카테고리에 속하는 데이터를 선택받거나 또는 그래프에서 특정 구간에 속하는 데이터를 선택할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.

이후, 제어부(120)는 사용자로부터 선택받은 데이터에 대해 가중치를 부여하고, 상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성할 수 있다.

하나의 실시예에 따라, 제어부(120)는 사용자로부터 선택받은 데이터에 대해 사용자로부터 선택받지 못한 타 데이터에 비해 가중치를 상대적으로 높게 부여할 수 있고, 데이터의 가중치에 따라 데이터에 결합되어 문장을 생성하는 관계단어를 달리 설정할 수 있다.

예를 들어, 야구경기와 관련된 데이터를 분류하는 카테고리 중 타율에 대한 데이터를 사용자로부터 선택받으면, 제어부(120)는 타율에 대한 데이터를 강조하기 위해 타율에 대응되는 데이터에 따라 데이터를 수식하는 형용사 또는 강조문구 등과 같은 관계단어를 달리 설정하여 텍스트를 생성할 수 있다.

다른 실시예에 따라, 제어부(120)는 데이터의 가중치에 따라 텍스트 생성시 데이터의 이용여부를 달리할 수 있다.

예를 들어, 야구경기와 관련된 데이터를 분류하는 카테고리 중 특정 선수에 대한 데이터를 사용자로부터 선택받으면, 제어부(120)는 사용자로부터 선택된 특정 선수와 관련된 데이터에 대해 타 데이터에 비해 가중치를 상대적으로 높게 부여할 수 있고, 특정 선수에 대한 데이터를 포함하는 문장을 타 데이터를 포함하는 문장에 비해 추가적으로 생성하여 텍스트를 생성할 수 있다.

또는 예를 들어, 야구경기와 관련된 데이터를 분류하는 카테고리 중 특정 이닝에 대한 데이터를 사용자로부터 선택받으면, 제어부(120)는 해당 이닝에 대한 데이터만을 이용하여 텍스트를 생성할 수 있다.

그리고 제어부(120)는 사용자의 입력에 기초하여 텍스트의 관점을 달리할 수 있다.

즉, 제어부(120)는 사용자의 입력에 기초하여 텍스트를 구성하는 문장의 주어를 설정할 수 있고, 설정된 주어에 따라 데이터의 포함하여 텍스트를 생성할 수 있다.

예를 들어, 제어부(120)는 야구경기와 관련된 텍스트 생성시 텍스트의 서술 관점으로 야구경기를 플레이한 어느 하나의 팀을 사용자로부터 선택받을 수 있고, 선택된 팀을 주어로 하여 문장을 구성하되 선택된 팀에 관련된 데이터를 이용하여 텍스트를 생성할 수 있다.

그리고 제어부(120)는 텍스트의 스타일에 대한 사용자의 입력에 기초하여, 데이터와 관련된 추가적인 데이터를 포함하는 부가문장의 포함여부를 설정할 수 있다.

예를 들어, 제어부(120)는 사용자에게 ‘일반기사’와 ‘스토리기사’와 같이 2가지의 텍스트 스타일을 제공할 수 있고, 사용자로부터 ‘스토리기사’를 선택받으면 ‘2루타를 추가하였다’라는 문장에 대해 ‘2루타’와 관련된 추가적인 데이터인 ‘결승타’와 같은 부가문장을 포함하여 텍스트를 생성할 수 있다.

한편, 제어부(120)는 실시예에 따라 텍스트 생성시 사용자가 데이터에 가중치를 부여하는 패턴에 대해 기계학습을 할 수 있고, 기계학습된 사용자의 가중치 부여 패턴에 따라 추후 생성될 텍스트에 이용되는 데이터에 가중치를 부여하여 데이터가 가변적으로 포함된 텍스트를 생성할 수 있다.

예를 들어, 제어부(120)는 사용자의 입력에 기초하여 수집된 주식과 관련된 데이터인 주식종목, 외국인 매매 동향, 매물, 차트 분석 중 외국인 매매 동향에 대해 사용자가 가중치를 추가적으로 부여하는 패턴을 기계학습할 수 있다. 그리고 사용자로부터 주식에 대한 텍스트 생성요청을 획득하면, 제어부(120)는 기계학습된 사용자가 가중치를 부여하는 패턴에 기초하여 주식에 대한 데이터 중 외국인 매매 동향에 가중치를 추가로 부여하여 사용자가 관심 갖는 데이터가 강조된 텍스트를 생성할 수 있다.

이와 같이 수집된 데이터를 이용하여 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아닌 사용자에게 데이터의 선택, 관점 등을 선택할 수 있도록 함으로써 사용자의 입력에 따라 가변적으로 텍스트를 생성할 수 있다.

통신부(130)는 다른 디바이스 또는 네트워크와 유무선 통신을 수행할 수 있다. 이를 위해, 통신부(130)는 다양한 유무선 통신 방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈은 칩셋(chipset)의 형태로 구현될 수 있다.

통신부(130)가 지원하는 무선 통신은, 예를 들어 Wi-Fi(Wireless Fidelity), Wi-Fi Direct, 블루투스(Bluetooth), UWB(Ultra Wide Band) 또는 NFC(Near Field Communication) 등일 수 있다. 또한, 통신부(130)가 지원하는 유선 통신은, 예를 들어 USB 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 등일 수 있다.

메모리(140)에는 파일, 어플리케이션 및 프로그램 등과 같은 다양한 종류의 데이터가 설치 및 저장될 수 있다. 제어부(120)는 메모리(140)에 저장된 데이터에 접근하여 이를 이용하거나, 또는 새로운 데이터를 메모리(140)에 저장할 수도 있다. 또한, 제어부(120)는 메모리(140)에 설치된 프로그램을 실행할 수도 있다.

이러한 메모리(140)는 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 저장할 수 있다.

도 2 는 일 실시예에 따른 텍스트생성방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 2 에 도시된 실시예에 따른 텍스트생성방법은 도 1 에 도시된 텍스트생성시스템(10)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 에 도시된 텍스트생성시스템(10)에 관하여 이상에서 기술한 내용은 도 2 에 도시된 실시예에 따른 텍스트생성방법에도 적용될 수 있다.

도 2 는 도 3 및 도 4 를 참조하여 이하에서 후술된다. 도 3 및 도 4 는 일 실시예에 따른 텍스트생성방법을 설명하기 위한 예시도로서, 텍스트생성시스템(10)이 생성하는 텍스트의 일례를 도시한 것이다.

우선, 텍스트생성시스템(10)은 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 수집할 수 있다(S2001).

예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 사용자로부터 텍스트의 주제가 될 키워드를 획득할 수 있고, 획득된 키워드와 관련된 데이터를 수집할 수 있다.

또는 예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 네트워크상에서 데이터를 무작위로 수집하거나 또는 포털사이트의 실시간 검색 순위에 포함된 키워드를 이용하여 데이터를 수집할 수 있다.

그리고 텍스트생성시스템(10)은 수집된 데이터를 분석하고 카테고리에 따라 데이터를 분류할 수 있다(S2002).

예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 수집된 데이터의 해시태그에 기초하여 공통된 카테고리를 추출할 수 있고, 추출된 카테고리에 따라 데이터를 분류할 수 있다.

또는 예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 과거 기 수집되어 분류된 데이터와의 유사도를 기초로 야구와 관련된 데이터와 기 분류된 데이터 간의 형식을 비교하여 데이터를 분류할 수 있다.

이후, 텍스트생성시스템(10)은 분류된 데이터에 대해 가중치를 설정받는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다(S2003).

이에 앞서 텍스트생성시스템(10)은 S2002단계에서 분석하여 분류된 데이터를 사용자가 쉽게 선택할 수 있도록 리스트화하거나 그래프로 표현할 수 있다.

예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 S2002단계에서 야구에 대한 수집된 데이터를 ‘선수명’, ‘타율’ 등 카테고리에 따라 이닝별 야구 타자의 타율을 테이블 형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있다.

또는 예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 S2002단계에서 팀별 타격률을 그래프형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있다.

도 3 을 참조하면, 텍스트생성시스템(10)은 야구경기에 대한 데이터를 수집하여 ‘선수이름’과 ‘이닝’ 등 카테고리(301)에 따라 야구경기에 대한 데이터를 분류하고, 분류된 데이터의 형태를 테이블(302) 형태로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있다.

그리고 텍스트생성시스템(10)은 분류된 데이터 중 가중치를 설정받을 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있고, 가중치를 부여할 데이터를 사용자로부터 선택받을 수 있다.

도 3 을 참조하면, 텍스트생성시스템(10)은 사용자에게 제공하는 데이터를 선택할 수 있는 입력수단(303)을 제공할 수 있고, 입력수단(303)을 통해 사용자로부터 ‘선수정보’에 대한 데이터만 선택받거나 또는 ‘상대전적’에 대한 데이터를 선택받을 수 있다.

다른 실시예에 따라 텍스트생성시스템(10)은 S2001단계에서 획득된 데이터에 대한 가중치를 부여하는 사용자의 입력을 학습할 수 있고, 가중치를 부여하는 사용자의 입력에 대한 학습결과에 기초하여 사용자의 성향에 따라 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.

즉, 텍스트생성시스템(10)은 사용자에 의해 결정된 주제에 대해 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 데이터에 대해 사용자가 가중치를 제공하는 사용자 입력을 기계학습할 수 있다.

예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 사용자에 의해 결정된 야구에 대한 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 야구에 대한 데이터 중 점수가 획득되는 이닝에 대한 데이터에 가중치를 부여하는 사용자의 입력을 기계학습할 수 있다. 이에 따라 텍스트생성시스템(10)은 사용자의 성향이 스포츠에 대한 데이터 중 점수가 획득되는 시간대의 데이터에 대해 가중치를 부여하는 것으로 학습하고, 이렇게 학습된 사용자의 패턴에 따라 이후에 텍스트 생성시 데이터에 가중치를 부여할 수 있다.

이후 텍스트생성시스템(10)은 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 데이터를 포함하는 텍스트를 생성할 수 있다(S2004).

하나의 실시예에 따라, 텍스트생성시스템(10)은 사용자로부터 선택된 데이터가 분류된 카테고리에 기초하여 데이터에 결합되어 텍스트를 생성하는 관계단어를 달리 설정하여 텍스트를 생성할 수 있다.

예를 들어, 사용자로부터 야구 데이터 중 타율에 대한 데이터를 선택받은 경우, 텍스트생성시스템(10)은 타율을 중심으로 텍스트가 생성되도록 타율에 대한 데이터를 키워드로 설정하고 타율에 대한 정보와 관련된 데이터인 선수이름을 매칭하기 위한 문법상 단어인 관계단어를 선택하여 타율에 대한 텍스트를 생성할 수 있다.

또는 예를 들어, 사용자로부터 선택된 특정 선수를 선택받은 경우, 텍스트생성시스템(10)은 특정 선수와 관련된 텍스트를 생성하기 위해, 특정 선수의 이름을 주어로 하고, 특정 선수와 관련된 ‘타율’, ‘출루율’ 등의 데이터를 목적어로서 배치하되 문장 구조를 생성하기 위한 관계단어를 선택하여 텍스트를 생성할 수 있다.

다른 실시예에 따라, 텍스트생성시스템(10)은 사용자의 입력에 기초하여 텍스트의 생성관점을 설정할 수 있다. 즉, 텍스트생성시스템(10)은 텍스트를 구성하는 문장의 주어를 사용자의 입력에 따라 설정할 수 있고, 설정된 주어에 따라 데이터의 포함여부를 설정할 수 있다.

예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 사용자에게 야구경기에 대한 텍스트 생성시 관점을 선택할 수 있도록 팀을 ‘한화’를 주어로 하여 한화와 관련된 데이터를 중심으로 텍스트를 생성할 수 있다.

또는 다른 실시예에 따라 텍스트생성시스템(10)은 텍스트 생성에 이용되는 데이터와 관련된 추가적인 데이터를 포함하는 부가문장의 포함여부를 설정하여 텍스트를 생성할 수 있다.

예를 들어, 텍스트생성시스템(10)은 사용자의 입력에 따라 데이터만을 이용하여 텍스트를 생성하는 ‘일반기사’에 데이터와 관련된 추가적인 데이터를 포함하는 부가문장 또는 ‘일반기사’를 강조하기 위한 부가문장 등을 추가적으로 포함시켜 ‘스토리기사’를 생성할 수 있다.

도 4 를 참조하면, 텍스트생성시스템(10)은 사용자에게 부가문장의 포함여부를 결정할 수 있는 입력수단(401)을 제공할 수 있다. 그리고 사용자가 ‘스토리기사’모드를 선택하면, 텍스트생성시스템(10)은 일반기사모드에서 생성된 텍스트에 부가문장을 추가적으로 포함시켜 텍스트를 생성할 수 있다.

이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.

구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.

뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

도 2 를 통해 설명된 실시예에 따른 텍스트생성방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다.예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.

또한 도 2 를 통해 설명된 실시예에 따른 텍스트생성방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.

따라서 도 2 를 통해 설명된 실시예에 따른 텍스트생성방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.

여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.

또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.

그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.

상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 명세서를 통해 보호 받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

10: 텍스트생성시스템
110: 입출력부
120: 제어부
130: 통신부
140: 메모리

Claims

텍스트를 자동 생성하는 시스템에 있어서,
상기 텍스트 생성에 이용되는 데이터를 저장하는 메모리; 및
사용자가 데이터에 대해 가중치를 부여하는 사용자의 패턴을 학습하고, 학습된 상기 사용자의 패턴에 기초하여 상기 텍스트를 생성하기 위해 수집된 데이터에 대해 가중치를 부여하고, 상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
상기 텍스트에 포함되는 데이터에 대한 가중치를 상기 사용자로부터 설정받는 입력수단을 포함하는 인터페이스를 제공하고, 상기 인터페이스를 통해 선택된 데이터에 상기 사용자로부터 선택받지 못한 타 데이터에 비해 가중치를 상대적으로 높게 부여하는, 텍스트생성시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 수집된 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 적어도 하나의 카테고리로 분류하여 상기 사용자에게 제공하는, 텍스트생성시스템.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 사용자로부터 선택된 데이터가 분류된 카테고리에 기초하여, 상기 데이터에 결합되어 텍스트를 생성하는 관계단어를 달리 설정하는, 텍스트생성시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 사용자의 입력에 기초하여 상기 텍스트를 구성하는 문장의 주어를 설정하고, 설정된 주어에 따라 상기 데이터의 포함여부를 설정하는, 텍스트생성시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 텍스트 생성에 이용되는 데이터와 관련된 추가적인 데이터를 포함하는 부가문장의 포함여부를 설정하는, 텍스트생성시스템.
텍스트생성시스템이 텍스트를 자동 생성하는 방법에 있어서,
텍스트 생성에 이용되는 데이터를 사용자의 입력에 기초하여 수집하는 단계;
사용자가 데이터에 대해 가중치를 부여하는 사용자의 패턴을 학습하고, 학습된 상기 사용자의 패턴에 기초하여 상기 텍스트를 생성하기 위해 수집된 데이터에 대해 가중치를 부여하는 단계; 및
상기 데이터의 가중치에 기초하여 가변적으로 상기 데이터를 포함하는 텍스트를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 텍스트를 자동 생성하는 방법은, 상기 텍스트에 포함되는 데이터에 대한 가중치를 상기 사용자로부터 설정받는 입력수단을 포함하는 인터페이스를 제공하는 단계; 및
상기 인터페이스를 통해 선택된 데이터에 상기 사용자로부터 선택받지 못한 타 데이터에 비해 가중치를 상대적으로 높게 부여하는 단계를 더 포함하는, 텍스트생성방법.
제 7 항에 있어서,
상기 사용자의 입력에 기초하여 데이터를 수집하는 단계는,
상기 수집된 데이터를 분석하고 분석된 데이터를 적어도 하나의 카테고리로 분류하는 단계; 및
적어도 하나의 카테고리로 분류된 데이터를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 텍스트생성방법.
삭제
제 7 항에 있어서,
상기 텍스트를 생성하는 단계는,
상기 사용자로부터 선택된 데이터가 분류된 카테고리에 기초하여, 상기 데이터에 결합되어 텍스트를 생성하는 관계단어를 달리 설정하는 단계를 포함하는, 텍스트생성방법.
제 7 항에 있어서,
상기 텍스트생성방법은,
상기 사용자의 입력에 기초하여 상기 텍스트를 구성하는 문장의 주어를 설정하고, 설정된 주어에 따라 상기 데이터의 포함여부를 설정하는 단계를 더 포함하는, 텍스트생성방법.
제 7 항에 있어서,
상기 텍스트생성방법은,
상기 텍스트 생성에 이용되는 데이터와 관련된 추가적인 데이터를 포함하는 부가문장의 포함여부를 설정하는 단계를 더 포함하는, 텍스트생성방법.
제 7 항에 기재된 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
텍스트생성시스템에 의해 수행되며, 제 7 항에 기재된 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.