KR102130145B1 - Method and apparatus for providing information using degree of association between reserved word and attribute language - Google Patents
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Abstract
본 명세서의 일 실시 예는 예약어를 이용한 정보 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 방법은 객체 대표 속성 키워드를 포함하는 대표 속성 키워드 후보집합을 추출하는 단계; 사용자에 의해 선택된 예약어를 포함하는 예약어 집합을 설정하는 단계; 객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장하는 단계; 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계; 사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 단계; 상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하는 단계; 및 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 본 명세서의 일 실시 예에 따르면 예약어를 이용한 효율적 정보 제공 방법 및 장치를 제공할 수 있다.An embodiment of the present disclosure relates to a method and apparatus for providing information using a reserved word. The method for providing information according to an embodiment of the present specification includes: extracting a representative attribute keyword candidate set including an object representative attribute keyword; Setting a set of reserved words including reserved words selected by the user; Storing object-keyword associations corresponding to the object item and the representative attribute keyword pair; Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. ; Obtaining a reserved word selected by the user; Obtaining a reserved word-object association corresponding to each pair of the received reserved word and each object item by using the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree; And providing an object item according to the reserved word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair. According to one embodiment of the present specification, an efficient method and apparatus for providing information using a reserved word may be provided.
Description
본 명세서의 적어도 일부의 실시 예는 예약어 및 속성 언어 간의 연관도를 이용한 정보 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.At least some embodiments of the present specification relate to a method and apparatus for providing information using association between reserved words and attribute languages.
종래의 검색 방식에 따르면, 사용자는 검색 창에 검색 키워드를 입력하여 원하는 웹 문서 등을 검색하여 찾을 수 있다. 예를 들어 사용자는 영화 제목 "인터스텔라"를 검색창에 입력하여 영화 "인터스텔라"에 관한 정보를 검색할 수 있다. 다만 사용자가 자신이 찾으려는 영화 제목을 기억하지 못할 경우 다른 방식의 정보 제공이 요구된다. 사용자는 예를 들어 자신이 찾으려는 영화에 출연한 배우나 해당 영화의 감독, 제작자 등을 키워드로 입력하여 검색을 시도할 수 있다. 영화 정보 사이트나 영화 리뷰 사이트에는 영화 정보와 함께 출연진 정보도 제공되는 경우가 많으므로, 운이 나쁘지 않다면 사용자는 배우, 감독, 제작자 등을 키워드로 하여 원하는 영화를 찾을 수도 있을 것이다. According to a conventional search method, a user can search for a desired web document or the like by entering a search keyword in the search window. For example, the user can search for information about the movie "Interstellar" by entering the movie title "Interstellar" into the search box. However, if the user does not remember the title of the movie he is looking for, it is required to provide information in a different way. For example, the user may attempt to search by entering an actor or a director of the movie or the producer of the movie as a keyword, for example. Movie information sites or movie review sites are often provided with movie information and cast information, so if it is not bad luck, the user may be able to find the desired movie by using actors, directors, producers, etc. as keywords.
그런데 더 나아가, 이와 같이 정형화된 정보가 아닌 비정형적 언어, 예를 들어 감정 언어에 기반한 정보 제공이라면 종래의 검색 방식을 사용할 수 없다. 예를 들어 "재미있는 영화" 또는 "슬플 때 보는 영화" 등의 검색어에 대해서 종래 검색엔진들이 제공하는 응답은 누군가가 "재미있는 영화" 또는 "슬플 때 보는 영화"라는 키워드를 포함하여 작성해 둔 문서를 검색하는 것에 불과할 것이다. 하지만 비정형적 언어는 출연 배우, (정형화된) 영화 장르, 개봉 년도 등 정형화된 정보와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 누군가가 "재미있는 영화" 또는 "슬플 때 보는 영화"라는 키워드를 포함하여 작성해 두지 않았더라도, 실제로 많은 사람들이 "재미있다"거나 "슬플 때 보면 좋다"고 느낄 수 있는 영화들이 있을 수 있다. 더 나아가 영화 외의 다른 분야에 대해서도, 정형화되지 않은 언어를 이용한 정보 제공 요청에 대해서 다른 접근이 필요할 수 있다.However, further, if the information is provided based on an informal language, for example, an emotional language, rather than the standardized information, the conventional search method cannot be used. For example, the response provided by conventional search engines to search terms such as "fun movie" or "sad movie" searches for documents that someone has written with the keywords "fun movie" or "sad movie" It would be just doing. However, the atypical language requires a different approach to the stereotyped information such as actors, (normalized) movie genres, and release year. Even if someone hasn't written the words "Funny Movie" or "Sad Movie", there may actually be movies that many people may feel "fun" or "look good when sad." Furthermore, for other fields besides movies, a different approach may be required for requests to provide information using an unstructured language.
본 명세서의 일 실시 예는 예약어를 이용한 효율적 정보 제공 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.One embodiment of the present specification is to provide an efficient method and apparatus for providing information using reserved words.
본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 방법은 대표 속성 키워드를 포함하는 대표 속성 키워드 후보집합을 추출하는 단계; 사용자에 의해 선택된 예약어를 포함하는 예약어 집합을 설정하는 단계; 객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장하는 단계; 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계; 사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 단계; 상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하는 단계; 및 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.An information providing method according to an embodiment of the present specification includes extracting a representative attribute keyword candidate set including a representative attribute keyword; Setting a set of reserved words including reserved words selected by the user; Storing object-keyword associations corresponding to the object item and the representative attribute keyword pair; Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. ; Obtaining a reserved word selected by the user; Obtaining a reserved word-object association corresponding to each pair of the received reserved word and each object item by using the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree; And providing an object item according to the reserved word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair.
본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 장치는 대표 속성 키워드를 포함하는 대표 속성 키워드 후보집합을 추출하고, 사용자에 의해 선택된 예약어를 포함하는 예약어 집합을 설정하고, 객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장부에 저장하고, 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 상기 저장부에 저장하는 제어부; 상기 객체-키워드 연관도 및 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 저장부; 및 사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 통신부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하고, 상기 제어부는 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공할 수 있다.An information providing apparatus according to an embodiment of the present specification extracts a representative attribute keyword candidate set including a representative attribute keyword, sets a reserved word set including a reserved word selected by a user, and corresponds to an object item and a representative attribute keyword pair The object-keyword association degree is stored in the storage unit, and the reserved word and the representative attribute keyword pair are used by using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-sub-keyword correlation corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. A control unit for storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the storage unit; A storage unit for storing the object-keyword association degree and a basic reserved word-keyword association degree; And a communication unit for acquiring the received reserved word selected by the user, wherein the control unit uses the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree to associate the received reserved word with the reserved word-object association corresponding to each object item pair. Acquiring a diagram, the controller may provide an object item according to the reserved word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair.
본 명세서의 일 실시 예에 따르면 예약어를 이용한 효율적 정보 제공 방법 및 장치를 제공할 수 있다.According to one embodiment of the present specification, an efficient method and apparatus for providing information using a reserved word may be provided.
도 1은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 속성 언어를 이용한 정보 제공 시스템의 망 구성도이다.
도 2는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단말(200)의 블록구성도이다.
도 3은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 장치(300)의 블록구성도이다.
도 4는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 인터페이스를 통한 정보 제공 과정의 순서도이다.
도 5는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 910의 상세순서도이다.
도 6은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 510의 상세 순서도이다.
도 7은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 530의 상세 순서도이다.
도 8은 본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.
도 9는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.
도 10은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 저장된 객체-키워드 연관도의 예시이다.
도 11은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 기본 예약어-키워드 연관도의 예시이다.
도 12는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 940의 상세 순서도이다.
도 13은 본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.
도 14는 본 명세서의 또 다른 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.
도 15는 본 명세서의 제1 실시 예에 따르는 단계 1340의 상세 순서도이다.
도 16은 본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 단계 1340의 상세 순서도이다.
도 17은 본 명세서의 또 다른 실시 예에 따르는 단계 1340의 상세 순서도이다.
도 18은 본 명세서의 변형 예에 따르는 단계 1320의 상세 순서도이다.
도 19는 단계 1840에서 제공되는 인터페이스 정보에 따라 생성된 인터페이스(1900)의 예시이다.
도 20은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 용어 계층을 나타낸 도면이다.1 is a network configuration diagram of an information providing system using an attribute language according to an embodiment of the present specification.
2 is a block diagram of a
3 is a block diagram of an
4 is a flowchart of an information providing process through an information providing interface according to an embodiment of the present specification.
5 is a detailed flowchart of
6 is a detailed flowchart of
7 is a detailed flowchart of
8 is a flowchart of an information providing process according to another embodiment of the present specification.
9 is a flowchart of an information providing process according to an embodiment of the present specification.
10 is an illustration of a stored object-keyword association diagram according to an embodiment of the present specification.
11 is an example of a basic reserved word-keyword association diagram according to an embodiment of the present specification.
12 is a detailed flowchart of
13 is a flowchart of an information providing process according to another embodiment of the present specification.
14 is a flowchart of an information providing process according to another embodiment of the present specification.
15 is a detailed flowchart of
16 is a detailed flowchart of
17 is a detailed flowchart of
18 is a detailed flowchart of
19 is an example of the
20 is a diagram illustrating a term hierarchy according to an embodiment of the present specification.
이하, 본 명세서의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
실시 예를 설명함에 있어서 본 명세서가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 명세서와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 명세서의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.In describing the embodiments, descriptions of technical contents that are well known in the technical field to which this specification belongs and are not directly related to the specification will be omitted. This is to more clearly communicate the gist of the present specification by omitting unnecessary description.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.For the same reason, some components in the accompanying drawings are exaggerated, omitted, or schematically illustrated. Also, the size of each component does not entirely reflect the actual size. The same reference numbers are assigned to the same or corresponding elements in each drawing.
이하, 도면들을 참고하여 본 명세서의 실시 예들에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, embodiments of the present specification will be described with reference to the drawings.
도 1은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 속성 언어를 이용한 정보 제공 시스템의 망 구성도이다.1 is a network configuration diagram of an information providing system using an attribute language according to an embodiment of the present specification.
도 1을 참조하면, 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 시스템은 단말(200), 정보 제공 장치(300) 및 통신망(150)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, an information providing system according to an embodiment of the present specification may include a
단말(200)은 예를 들어 스마트폰, PDA, 태블릿 PC, 노트북 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 개인용 컴퓨터 기타 통신을 수행하고 사용자의 입력을 수신하고 화면을 출력할 수 있는 전자적 기기 또는 이와 유사한 기기로써 구현될 수 있다.The
정보 제공 장치(300)는 예를 들어 워크스테이션, 서버, 일반용 컴퓨터, 기타 통신을 수행할 수 있는 전자적 기기 또는 이와 유사한 기기로써 구현될 수 있다.The
단말(200)과 정보 제공 장치(300)는 통신망(150)을 통해 연결되며 통신망(150)을 통해 서로 통신한다.The
통신망(150)은 예를 들어 LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE-Advanced), WI-FI, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband), GSM(Global System for Mobile Communications) 기타 과거, 현재에 개발되었거나 향후 사용 가능하게 되는 통신 방식 중 적어도 일부를 이용하여 구현될 수 있다. 이하에서는 편의를 위해 통신망(150)을 언급하지 않고 단말(200)과 정보 제공 장치(300)가 직접 통신하는 것처럼 설명한다.The
단말(200)과 정보 제공 장치(300)의 구체적인 동작 및 구성에 대해서는 도 2 내지 도 8을 참조하여 후술한다.The detailed operation and configuration of the
도 2는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단말(200)의 블록구성도이다.2 is a block diagram of a
도 2를 참조하면 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단말(200)은 입력부(210), 표시부(220), 통신부(230), 저장부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the
입력부(210)는 사용자의 입력 동작을 입력 신호로 변환하여 제어부(250)에게 송신한다. 입력부(210)는 예를 들어 키보드, 마우스, 터치스크린 상의 터치센서, 터치패드, 키패드, 음성 입력, 기타 현재, 과거에 가능하거나 미래에 가능해질 입력 처리 장치들로써 구현될 수 있다. 입력부(210)는 예를 들어 사용자의 정보 제공 요청 입력을 수신하여 제어부(250)에게 전달할 수 있다.The input unit 210 converts a user's input operation into an input signal and transmits it to the
표시부(220)는 제어부(250)의 제어에 따라 화면을 출력한다. 표시부(220)는 예를 들어 LCD(액정표시장치), LED(발광 다이오드), OLED(유기 발광 다이오드), 프로젝터, 기타 현재, 과거에 가능하거나 미래에 가능해질 표시 장치들로써 구현될 수 있다. 표시부(220)는 예를 들어 정보 제공을 위한 인터페이스 페이지나 정보 제공 결과 페이지를 표시할 수 있다. 실시 예에 따라서는 화면 출력 대신 음성 출력이나 진동 등 기타 사용자에게 정보를 전달할 수 있는 다른 방식을 사용하는 구성부가 표시부(220) 대신 사용될 수도 있다.The
통신부(230)는 정보 제공 장치(300) 및/또는 기타 외부 장치와 데이터를 주고받는다. 통신부(230)는 정보 제공 장치(300)로부터 수신한 데이터를 제어부(250)에게 전달한다. 또한 통신부(230)는 제어부(250)의 제어에 따라 데이터를 정보 제공 장치(300)에게 전달한다. 통신부(230)가 사용하는 통신 기술은 통신망(150)의 유형이나 기타 사정에 따라 달라질 수 있다.The
저장부(240)는 제어부(250)의 제어에 따라 데이터를 저장하고 요청된 데이터를 제어부(250)에게 전달한다.The
제어부(250)는 단말(200)의 전반적인 동작과 각 구성부를 제어한다. 제어부(250)는 특히 후술하는 바와 같이 입력부(210)로부터 입력된 정보에 따라 정보 제공 요청, 기타 데이터를 정보 제공 장치(300)에게 송신하고, 정보 제공 장치(300)로부터 수신한 페이지 정보에 따라 결과 페이지 및/또는 인터페이스 페이지를 표시부(220)를 통해 표시한다.The
제어부(250)가 수행하는 동작은 물리적으로 분리돼 있는 여러 연산 장치에 의하여 분산 처리될 수 있다. 제어부(250)가 수행하는 동작 중 일부는 제1 서버가 수행하고 다른 동작은 제2 서버가 수행하는 방식도 가능하다. 이 경우 제어부(250)는 물리적으로 분리돼 있는 연산 장치의 총합으로써 구현될 수 있다.The operation performed by the
저장부(240)는 물리적으로 분리돼 있는 저장장치의 총합으로 구현될 수도 있다.The
제어부(250)나 저장부(240)가 물리적으로 분리돼 있는 여러 장치의 총합으로 구현되는 경우 여러 장치들 사이의 통신이 필요할 수 있다. 여기서는 설명의 단순화를 위하여 저장부(240)나 제어부(250)가 하나의 객체로 구현된 경우를 가정하여 설명할 것이다.When the
단말(200)이 데이터를 송수신하는 경우 관점에 따라 제어부(250)의 제어에 따라 통신부(230)가 데이터를 송수신한다고 표현할 수도 있고, 제어부(250)가 통신부(230)를 제어하여 데이터를 송수신한다고 표현할 수도 있다. When the terminal 200 transmits/receives data, it may be expressed that the
단말(200)의 각 구성부의 구체적인 동작에 대해서는 도 4 내지 도 8을 참조하여 후술한다.The detailed operation of each component of the terminal 200 will be described later with reference to FIGS. 4 to 8.
도 3은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 장치(300)의 블록구성도이다.3 is a block diagram of an
도 3을 참조하면 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 장치(300)는 통신부(310), 제어부(320) 및 저장부(330)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the
통신부(310)는 단말(200) 및/또는 기타 외부 장치와 데이터를 주고받는다. 통신부(310)는 단말(200)로부터 수신한 데이터를 제어부(320)에게 전달한다. 또한 통신부(310)는 제어부(320)의 제어에 따라 데이터를 단말(200)에게 전달한다. 통신부(310)가 사용하는 통신 기술은 통신망(150)의 유형이나 기타 사정에 따라 달라질 수 있다.The
저장부(330)는 제어부(320)의 제어에 따라 데이터를 저장하고 제어부(320)로부터 요청된 데이터를 제어부(320)에게 전달한다.The
제어부(320)는 정보 제공 장치(300)의 전반적인 동작과 각 구성부를 제어한다. 제어부(320)는 특히 후술하는 바와 같이 인터페이스 페이지 요청, 정보 제공 결과 페이지 요청, 기타 데이터를 통신부(310)를 통해 수신하면 저장부(330)로부터 필요한 데이터를 불러오고(load) 페이지 정보를 생성하여 페이지 정보를 통신부(310)를 통해 단말기(200)에게 전달한다.The
정보 제공 장치(300)가 데이터를 송수신하는 경우 관점에 따라 제어부(320)의 제어에 따라 통신부(310)가 데이터를 송수신한다고 표현할 수도 있고, 제어부(320)가 통신부(310)를 제어하여 데이터를 송수신한다고 표현할 수도 있다.When the
정보 제공 장치(300)의 각 구성부의 구체적인 동작에 대해서는 도 4 내지 도 8을 참조하여 후술한다.The detailed operation of each component of the
다른 실시 예에 따르면 시각적으로 정보를 제공하기 위한 페이지 대신 음성이나 다른 방식으로 정보를 제공하기 위한 데이터가 송수신될 수 있다.According to another embodiment, instead of a page for providing information visually, data for providing information in a voice or other manner may be transmitted and received.
도 4는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 인터페이스를 통한 정보 제공 과정의 순서도이다. 4 is a flowchart of an information providing process through an information providing interface according to an embodiment of the present specification.
단계 410에서 정보 제공 장치(300)의 제어부(320)는 인터페이스 페이지 정보를 생성한다. 인터페이스 페이지 정보는 인터페이스 페이지를 생성하기 위해 필요한 정보이다. 인터페이스 페이지는 사용자의 입력을 유도하고 사용자의 입력을 수신하여 정보 제공 장치(300)에게 전달하기 위한 페이지이다. 예를 들어 인터페이스 페이지 정보는 HTML 문서 또는 기타 마크업 언어 문서 형태가 될 수 있다. 다른 실시 예에서, 단말(200)이 인터페이스 페이지의 서식 정보를 미리 가지고 있으며, 컨텐츠에 해당하는 사항만이 정보 제공 장치(300)로부터 단말(200)에 전달될 수도 있다. 이하에서는 편의를 위해 인터페이스 페이지 정보 또는 기타의 페이지 정보는 HTML 문서 형식으로 전달된다고 가정하고 설명한다. 하지만 본 명세서의 권리 범위가 여기에 한정되는 것은 아니다. In
단계 420에서 정보 제공 장치(300)의 통신부(310)는 인터페이스 페이지 정보를 단말(200)에게 전달한다.In step 420, the
단계 430에서 단말(200)의 제어부(250)는 인터페이스 페이지 정보를 이용하여 인터페이스 페이지를 구성한다. 예를 들어 제어부(250)은 웹 브라우저를 구동하여 HTML 문서를 해석하여 웹 페이지의 형태로 인터페이스 페이지를 구성할 수 있다. 웹 브라우저 대신 별도의 애플리케이션이 사용될 수도 있다.In
단계 440에서 단말(200)의 표시부(220)는 사용자(400)에게 인터페이스 페이지를 표시한다. 인터페이스 페이지는 예를 들어 사용자(400)가 정보 제공을 요청하고, 정보 제공을 위한 키워드를 입력 및/또는 선택하고 기타 정보 제공을 위한 설정을 할 수 있는 인터페이스를 포함할 수 있다.In
단계 450에서 단말(200)의 입력부(210)는 인터페이스 페이지를 통해 입력된 사용자(400)의 선택 입력을 수신하여 제어부(250)에 전달한다. In
단계 460에서 단말(200)의 통신부(230)는 제어부(250)의 제어에 따라 사용자의 선택 입력을 식별할 수 있는 입력 정보를 정보 제공 장치(300)에게 전달한다.In
단계 470에서 정보 제공 장치(300)의 제어부(320)는 사용자의 입력(예를 들어, 키워드 및/또는 기타 정보 제공 설정)을 이용하여 결과 페이지 정보를 생성한다. 결과 페이지 정보를 생성하는 위한 준비과정과 결과 페이지 정보를 생성하는 과정에 대해서는 도 5 내지 도 8을 참조하여 후술한다. 결과 페이지 정보는 예를 들어 HTML 문서 형식 및/또는 이미지 형식으로 구성될 수 있다.In
단계 480에서 정보 제공 장치(300)의 통신부(310)는 결과 페이지 정보를 단말(200)에게 전달한다.In
단계 490에서 단말(200)의 제어부(250)는 통신부(230)가 수신한 결과 페이지 정보를 이용하여 결과 페이지를 구성한다. 예를 들어 제어부(250)는 HTML형식의 결과 페이지 정보를 해석하여 결과 페이지를 구성할 수 있다. In
단계 495에서 단말(200)의 표시부(220)는 결과 페이지를 사용자(400)에게 제공한다.In
도 4의 실시 예에서 사용자에게 시각적 형태의 페이지를 제공하는 것을 가정하였으나, 음성을 통해 인터페이스나 결과 정보를 제공하는 것도 가능하다. 이 경우 표시부(220) 대신 음성 출력부가 이용될 수 있을 것이다. 시각적/청각적 방식 대신 현재 가능하거나 미래에 가능해질 다른 방식의 인터페이스 방식이 사용자(400)와의 관계에서 사용될 수도 있다. 이 경우 정보 제공 장치(300)는 인터페이스 방식에 맞도록 페이지 정보 대신 다른 방식으로 변환된 정보를 단말(200)에게 제공할 수 있다.In the embodiment of FIG. 4, it is assumed that a page in a visual form is provided to a user, but it is also possible to provide an interface or result information through voice. In this case, a voice output unit may be used instead of the
도 5 이후의 실시 예에서 사용자(400)는 자신이 관심을 가지는 특정 관심 분야의 객체에 관한 정보를 제공받고자 한다. 하지만 본 명세서의 권리 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.In the embodiment after FIG. 5, the
관심 분야는 예를 들어 객체의 유형이 될 수 있다. 예를 들어 관심 분야가 '유명인' 이라면 이 관심 분야에 해당하는 객체는 '유시민', '유재석', '테일러 스위프트' 등을 포함할 수 있다. 예를 들어 관심 분야가 '영화'라면 이 관심 분야에 해당하는 객체는 '덩케르크', '스파이더맨: 홈커밍', '슈퍼배드 3' 등을 포함할 수 있다. 예를 들어 관심 분야가 '방송 프로그램' 이라면 이 관심 분야에 해당하는 객체는 '무한도전', '아메리칸 아이돌', '왕좌의 게임' 등을 포함할 수 있다.The field of interest may be, for example, the type of object. For example, if the field of interest is'celebrity', objects corresponding to the field of interest may include'Yu Citizen','Yoo Jae-seok','Taylor Swift', and the like. For example, if the field of interest is'movie', objects corresponding to the field of interest may include'Dunkirk','Spiderman: Homecoming','Superbad 3', and the like. For example, if the field of interest is'broadcast program', objects corresponding to the field of interest may include'infinite challenge','American idol','game of thrones', and the like.
이하의 실시 예들에서 키워드들 간의 관계(연관도/가중치 등등)를 평가하기 위해 문서가 수집된다. 수집된 문서는 모두 동등한 가치를 가지는 것으로 평가될 수도 있고, 최신의 문서가 더 높은 가치를 가지는 것으로 평가될 수도 있다. 즉, 평가 시점 기준 문서의 나이와 그 문서 내에 등장하는 키워드들 간의 연관도는 음의 상관관계를 가질 수 있다.In the following embodiments, documents are collected to evaluate the relationships (associations/weights, etc.) between keywords. All collected documents may be evaluated as having equal value, or the latest document may be evaluated as having higher value. That is, the correlation between the age of the reference document at the time of evaluation and keywords appearing in the document may have a negative correlation.
후술하는 도 5 이후의 과정에서도 문서의 최신성에 따라 가치가 달리 평가될 수 있다. 예를 들어 평가 시점 기준 1일 지난 문서에 두 키워드가 함께 등장한 경우가, 평가 시점 기준 10일 지난 문서에 두 키워드가 함께 등장한 경우에 비해 10배 더 높은 연관도로 평가될 수 있다. 문서의 나이는 예를 들어 초단위/분단위/시간 단위로 평가되거나 일 단위/월 단위/연 단위 등으로 평가될 수도 있다. 제어부(320)는 문서의 나이가 반영되기 전 평가된 해당 문서에 의하나 부분 연관도 값을 문서의 나이로 나누어 문서 나이가 반영된 부분 연관도를 추출하고, 이러한 부분 연관도를 누적하여 두 키워드 사이의 연관도를 추출할 수 있다. In the process of FIG. 5 and later, the value may be differently evaluated according to the latestness of the document. For example, a case in which two keywords appear together in a document that is 1 day past the evaluation time point may be evaluated with a relationship that is 10 times higher than in a case where two keywords appear together in a document that is 10 days past the evaluation time point. The age of the document may be evaluated, for example, in seconds/minutes/hours, or in days/months/years. The
문서의 나이를 확인하기 위한 문서의 생성 시점은 예를 들어 문서 내에 포함된 게시 시점 및/또는 메타데이터를 이용하여 파악하거나, 주기적인 크롤링을 통해, 이전의 크롤링에 발견되지 않은 문서가 새로 발견되는 경우 새로운 크롤링 시점에 신규 문서가 추가된 것으로 파악할 수도 있다.The creation time of the document to check the age of the document is determined, for example, by using the publishing time and/or metadata included in the document, or through periodic crawling, new documents not found in the previous crawl are discovered. In this case, it may be determined that a new document has been added at a new crawl time.
도 9는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.9 is a flowchart of an information providing process according to an embodiment of the present specification.
단계 910에서 제어부(320)는 객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장부(330)에 저장한다.In
도 10은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 저장된 객체-키워드 연관도의 예시이다.10 is an illustration of a stored object-keyword association diagram according to an embodiment of the present specification.
도 10의 실시 예에서 객체 항목은 모두 m개(i1 내지 im)가 있고 대표 속성 키워드는 모두 n개(k1 내지 kn)가 있다. In the embodiment of FIG. 10, there are m (i 1 to i m ) object items, and n (k 1 to k n ) are representative attribute keywords.
예를 들어 객체 항목 i5와 대표 속성 키워드 k3의 객체-키워드 연관도는 w5,3이 된다. For example, the object-keyword association between the object item i 5 and the representative attribute keyword k 3 is w 5,3 .
단계 910의 과정은 예를 들어 도 5 내지 도 8의 실시 예들 중 일부에 따라 수행되거나 이와 유사한 과정, 또는 이에 상응하는 과정으로 수행될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 단계 910의 과정은 관리자의 입력으로 수행되거나 외부 시스템에서 결정된 객체-키워드 연관도를 네트워크 또는 저장매체를 통해 전달받아 수행될 수 있다.The process of
도 5는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 910의 상세순서도이다.5 is a detailed flowchart of
도 5를 참조하면, 단계 510에서 제어부(320)는 제1 집합 문서들로부터 대표 속성 키워드 후보집합을 추출한다. 제어부(320)는 예를 들어 제1 집합 문서 중 관심 분야에 해당하는 문서에 자주 등장하는 키워드들을 대표 속성 키워드 후보집합으로 수집할 수 있다. Referring to FIG. 5, in
도 6은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 510의 상세 순서도이다.6 is a detailed flowchart of
제어부(320)는 특정 분야에 속하는 객체 항목을 나타내는 객체 키워드와 같은 문서에 등장하는 키워드들 및 특정 분야를 나타내는 분야 키워드와 같은 문서에 등장하는 키워드들을 제1 속성 키워드 후보집합 및 제2 속성 키워드 후보집합으로 설정할 수 있다. The
예를 들어 정보 제공 서비스를 제공하려는 관심 분야가 유명인이라면, 분야 키워드는 '유명인', '연예인', '영화배우', '스타', '셀럽', 'celeb' 등을 포함할 수 있다. 분야 키워드는 관리자에 의하여 설정되거나 제어부(320)에 의하여 추천, 설정될 수 있다. 제어부(320)는 일부 분야 키워드들을 획득한 뒤 이 분야 키워드들과의 연관도가 미리 설정된 값 이상으로 분석된 유사 키워드를 추가적 분야 키워드로 추천/설정할 수 있다.For example, if the field of interest to provide information service is a celebrity, the field keywords may include'celebrity','celebrity','movie actor','star','celebrity','celeb', etc. The field keyword may be set by the administrator or recommended and set by the
정보 제공 서비스를 제공하려는 관심 분야가 유명인이라면, 객체 키워드는 해당 관심 분야에 속하는 개별 인물이 될 수 있다. 예를 들어 "유재석", "테일러 스위프트", "스테판 커리" 등이 관심 분야 유명인에 해당하는 객체 키워드가 될 수 있다. If the field of interest to provide the information providing service is a celebrity, the object keyword may be an individual person belonging to the field of interest. For example, "Yoo Jae-seok", "Taylor Swift", and "Stephan Curry" may be object keywords corresponding to celebrities of interest.
분야 키워드와 객체 키워드의 관계를 설명하자면, 예를 들어 분야 키워드가 객체 키워드의 속성 또는 유형에 해당할 수 있다. 분야 키워드가 집합을 나타낸다면 객체 키워드는 그 집합에 속하는 원소들을 나타내는 것이 될 수 있다.To describe the relationship between the field keyword and the object keyword, for example, the field keyword may correspond to an attribute or type of the object keyword. If the field keyword represents a set, the object keyword may be those representing elements belonging to the set.
객체 키워드는 관리자에 의해 설정되거나, 분야 키워드와 비슷한 방식으로 선정될 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면 제어부(320)는 수집된 문서들의 문맥을 분석하여 상기 분야 키워드가 나타내는 집합에 속하는 원소로 판단되는 키워드들을 객체 키워드로 선정할 수 있다. The object keyword may be set by the administrator or selected in a similar manner to the field keyword. According to another embodiment, the
인기 객체 키워드와 비인기 객체 키워드는 해당 객체 키워드의 검색/수집량에 따라 구분될 수 있다. 제어부(320)는 각 객체 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고 수집량이 특정 문턱값 이상인 객체 키워드를 인기 객체 키워드로 설정하고 나머지 객체 키워드를 비인기 객체 키워드로 설정할 수 있다.Popular object keywords and unpopular object keywords may be classified according to the search/collection amount of the corresponding object keyword. The
인기 분야 키워드와 비인기 분야 키워드는 해당 분야 키워드의 검색/수집량에 따라 구분될 수 있다. 제어부(320)는 각 분야 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고 수집량이 특정 문턱값 이상인 분야 키워드를 인기 분야 키워드로 설정하고 나머지 분야 키워드를 비인기 분야 키워드로 설정할 수 있다. 다만 인기 객체 키워드와 비인기 객체 키워드를 구분하는 문턱값과 인기 분야 키워드-비인기 분야 키워드를 구분하는 문턱값은 서로 다른 값이 될 수 있다. 이하에서 편의를 위해 인기 객체 키워드와 인기 분야 키워드를 통틀어 인기 분야객체 키워드라고 칭한다. 또한 편의를 위해 비인기 객체 키워드와 비인기 분야 키워드를 통틀어 비인기 분야객체 키워드라고 칭한다.Popular field keywords and unpopular field keywords can be classified according to the search/collection amount of the corresponding field keywords. The
변형 실시 예에서는 인기 분야객체 키워드 대신 인기 분야 키워드 또는 인기 객체 키워드만이 사용될 수도 있다. 변형 실시 예에서는 비인기 분야객체 키워드 대신 비인기 분야 키워드 또는 비인기 객체 키워드만이 사용될 수도 있다.In a modified embodiment, only popular field keywords or popular object keywords may be used instead of popular field object keywords. In a modified embodiment, only the unpopular field keyword or the unpopular object keyword may be used instead of the unpopular field object keyword.
단계 610에서 제어부(320)는 인기 분야객체 키워드와 같은 문서에 함께 등장하는 키워드들을 제1 속성 키워드 후보집합으로 설정한다.In
제어부(320)는 인기 분야객체 키워드가 포함된 문서들을 검색/수집하고, 수집된 문서에 포함된 키워드들을 제1 속성 키워드 후보집합으로 설정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 제어부(320)는 수집된 문서에 포함된 키워드들 중 분야 키워드 및 객체 키워드를 제1 속성 키워드 후보집합에서 제외할 수 있다. 아울러 제어부(320)는 미리 설정된 의미 없는 키워드, 예를 들어 조사/관사 등을 제1 속성 키워드 후보집합에서 제외할 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면 제어부(320)는 수집된 문서에 포함된 키워드들 중 미리 설정된 사전(dictionary)에 등록된 키워드를 제1 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수 있다.The
또 다른 실시 예에 따르면, 제어부(320)는 인기 분야객체 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고, 수집된 문서에서 인기 분야객체 키워드 또는 그 키워드가 포함된 문장으로부터 미리 설정된 거리 이내에 배치된 키워드들을 제1 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수도 있다. 또 다른 실시 예에 따르면, 제어부(320)는 인기 분야객체 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고, 문맥을 분석하여 인기 분야객체 키워드를 수식/설명하는 용도로 사용된 키워드들을 제1 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수도 있다.According to another embodiment, the
키워드 사이의 거리 또는 키워드와 문장 사이의 거리는 예를 들어 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 문장의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 단어의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 어절의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 문자의 개수 중 어느 하나 이상을 기준으로 판단될 수 있다.The distance between keywords or the distance between keywords and sentences is, for example, the number of sentences between two keywords or keywords and sentences, the number of words between two keywords or keywords and sentences, between two keywords or keywords and sentences It may be determined based on one or more of the number of words located, the number of characters between two keywords or keywords and sentences.
제어부(320)는 키워드 분석을 위해 형태소 분석을 먼저 수행할 수 있다.The
단계 620에서 제어부(320)는 비인기 분야객체 키워드와 같은 문서에 함께 등장하는 키워드들을 제2 속성 키워드 후보집합으로 설정한다. In
제어부(320)는 비인기 분야객체 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고, 수집된 문서에 포함된 키워드들을 제2 속성 키워드 후보집합으로 설정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 제어부(320)는 수집된 문서에 포함된 키워드들 중 분야 키워드 및 객체 키워드를 제2 속성 키워드 후보집합에서 제외할 수 있다. 아울러 제어부(320)는 미리 설정된 의미 없는 키워드, 예를 들어 조사/관사 등을 제2 속성 키워드 후보집합에서 제외할 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면 제어부(320)는 수집된 문서에 포함된 키워드들 중 미리 설정된 사전(dictionary)에 등록된 키워드를 제2 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수 있다.The
또 다른 실시 예에 따르면, 제어부(320)는 비인기 분야객체 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고, 수집된 문서에서 비인기 분야객체 키워드 또는 그 키워드가 포함된 문장으로부터 미리 설정된 거리 이내에 배치된 키워드들을 제2 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수도 있다. 또 다른 실시 예에 따르면, 제어부(320)는 비인기 분야객체 키워드가 포함된 문서를 검색/수집하고, 문맥을 분석하여 비인기 분야객체 키워드를 수식/설명하는 용도로 사용된 키워드들을 제2 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수도 있다.According to another embodiment, the
키워드 사이의 거리 또는 키워드와 문장 사이의 거리는 예를 들어 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 문장의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 단어의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 어절의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 문자의 개수 중 어느 하나 이상을 기준으로 판단될 수 있다.The distance between keywords or the distance between keywords and sentences is, for example, the number of sentences between two keywords or keywords and sentences, the number of words between two keywords or keywords and sentences, between two keywords or keywords and sentences It may be determined based on one or more of the number of words located, the number of characters between two keywords or keywords and sentences.
제어부(320)는 키워드 분석을 위해 형태소 분석을 먼저 수행할 수 있다.The
단계 630에서 제어부(320)는 상기 제1 속성 키워드 후보집합 및 상기 제2 속성 키워드 후보집합 모두에 속한 키워드들을 상기 대표 속성 키워드 후보집합으로 설정할 수 있다. 즉, 인기 분야객체 키워드를 수식하는 표현으로도 쓰이면서 비인기 분야객체 키워드를 수식하는 표현으로도 쓰이는 키워드들이 대표 속성 키워드 후보집합에 수집될 수 있다.In
다른 실시 예에 따르면, 단계 510에서 제어부(320)는 인기/비인기 여부에 관계 없이 객체 키워드 및/또는 분야 키워드와 함께 등장하는 키워드들을 대표 속성 키워드 후보집합에 포함시킬 수도 있다.According to another embodiment, in
도 5로 돌아가서, 단계 520에서 제어부(320)는 제2 집합 문서들로부터 대표 속성 키워드 후보집합에 포함되는 각 대표 속성 키워드와 연관된 둘 이상의 하위 키워드들을 추출한다. Returning to FIG. 5, in
단계 520의 하위 키워드 추출에 사용되는 제2 집합 문서와 단계 510의 대표 속성 키워드 후보집합 추출에 사용되는 제1 집합 문서는 서로 다른 문서 집합일 수도 있고 서로 같은 문서 집합일 수도 있다. 예를 들어, 제1 집합 문서는 수집 가능한 문서 전부를 포함하는 집합이고, 제2 집합 문서는 정보 제공 서비스를 제공하고자 하는 특정 관심 분야가 주요한 키워드로 사용된 문서들만을 포함하는 집합이 될 수 있다. 제어부(320)는 수집 가능한 문서들을 분석하여 자주 등장하는 키워드들을 기반으로 각 문서가 정보 제공 서비스를 제공하고자 하는 특정 관심 분야가 주요한 키워드로 사용된 문서인지 분석할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 제1 집합 문서 및 제2 집합 문서 모두 수집 가능한 관련문서 전부를 포함하는 집합이 될 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면, 제1 집합 문서는 수집 가능한 관련문서 전부를 포함하는 집합이고 제2 집합 문서는 정보 제공 서비스를 제공하고자 하는 특정 관심분야에 관련된 문서만을 포함하는 집합이 될 수 있다. 또 다른 실시 예에 따르면 제2 집합 문서는 수집 가능한 관련문서 전부를 포함하는 집합이고 제1 집합 문서는 정보 제공 서비스를 제공하고자 하는 특정 관심분야에 관련된 문서만을 포함하는 집합이 될 수 있다. The second set document used for extracting the subkeyword in
단계 520을 위해, 제어부(320)는 예를 들어, 정보 제공 서비스를 제공하고자 하는 특정 관심분야에 관련된 문서만을 포함하는 집합을 생성하기 위해 해당 관심분야 자체를 나타내는 분야 키워드를 포함하는 문서들 및/또는 해당 관심분야에 속하는 객체 키워드를 포함하는 문서들을 수집하고, 그들 중 분야 키워드/객체 키워드의 비중이 미리 설정된 값 이상인 문서들을 추출하여 특정 관심분야에 관련된 문서만을 포함하는 집합을 생성할 수 있다. 분야 키워드/객체 키워드의 비중은 분야 키워드/객체 키워드의 등장 빈도나 등장 위치, 문맥 등을 통해 판단할 수 있다. 예를 들어 분야 키워드/객체 키워드가 자주 등장하거나 분야 키워드/객체 키워드가 해당 문서의 타이틀로 사용되거나 큰 글자 또는 강조를 위한 글자체로 표시되는 문서는 특정 관심분야에 관련된 문서로 분류할 수 있을 것이다.For
단계 520에서 제어부(320)는 예를 들어 상기 제2 집합 문서 중 적어도 일부를 분석하여 각 대표 속성 키워드와 가장 연관도가 높은 하위 키워드들을 미리 설정된 개수만큼 추출하여 각 대표 속성 키워드와 연관된 둘 이상의 하위 키워드들을 추출할 수 있다.In
제어부(320)는 예를 들어 하위 키워드가 대표 속성 키워드와 동일 또는 유사한 문맥에 등장하는 빈도를 고려하여 대표 속성 키워드와 하위 키워드 사이의 연관도를 판단할 수 있다. 예를 들어 특정 문장에서 키워드 A의 주변에 등장하는 단어들은 다른 문서에서도 키워드 A와 연관된 단어의 주변에 등장할 수 있으리라고 볼 수 있다. The
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 습해서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but in July, the weather was so humid that I suffered."
위 두 문장을 살펴보면 같은 문맥에서 "더워서"라는 단어가 "습해서"라는 단어로 대체되었다. 제어부(320)는 "덥다"와 "습하다"가 서로 연관된 단어라는 것을 유추할 수 있다.Looking at the two sentences above, the word "because it was hot" was replaced by the word "wet" in the same context. The
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
"큰 맘 먹고 휴가를 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on vacation with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
마찬가지로 제어부(320)는 위 두 문장을 통해 "여행"과 "휴가"가 연관된 단어라는 것을 유추할 수 있다.Similarly, the
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 8월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was August, so I suffered because the weather was too hot."
마찬가지로 제어부(320)는 위 두 문장을 통해 "7월"과 "8월"이 연관된 단어라는 것을 유추할 수 있다.Similarly, the
제어부(320)는 이전에 수집된 문서들을 통해 "덥다"와 "습하다"가 서로 연관된 단어이고 "7월"과 "8월"이 서로 연관된 단어이며 "여행"과 "휴가"가 서로 연관된 단어임을 저장해 둘 수 있다 이후 아래와 같은 문장을 수집한다고 가정한다.Through the previously collected documents, the
"큰 맘 먹고 휴가를 갔으나 7월이라 날씨가 너무 습해서 고생했다.""I went on vacation with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too humid."
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 8월이라 날씨가 너무 더워서 힘들었다.""I went on a trip with a big heart, but it was hard because the weather was so hot in August."
두 문장이 동일한 문맥은 아니지만 덥다"와 "습하다"가 서로 연관된 단어이고 "7월"과 "8월"이 서로 연관된 단어이며 "여행"과 "휴가"가 서로 연관된 단어임을 알고 있다면, 제어부(320)는 위 문장을 통해 "고생했다"와 "힘들었다" 역시 연관된 단어임을 학습할 수 있을 것이다.If the two sentences are not in the same context, but if it is known that “hot” and “wet” are related words, “July” and “August” are related words, and “travel” and “vacation” are related words, the controller 320 ) Through the above sentence, you can learn that "difficult" and "difficult" are also related words.
동일/유사한 문맥에 등장하는 빈도가 높은 키워드 쌍은 서로 연관도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 아울러 두 키워드가 등장하는 문맥의 유사도가 높을수록 두 키워드 사이의 연관도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 제어부(320)는 수집되는 문서들을 이용해 학습을 진행하여 키워드들 사이의 연관도를 설정하고, 설정된 키워드 간 연관도와 문장의 문맥을 이용하여 해당 문장에서 등장하는 키워드들의 연관도를 설정하는 식으로 키워드 간 연관도 판단의 정확성을 높일 수 있다.Keyword pairs with high frequency appearing in the same/similar context can be judged to be highly related to each other. In addition, the higher the similarity between contexts in which two keywords appear, the higher the correlation between the two keywords. The
이와 유사한 학습 방식으로 NNLM(Neural Net Language Model), RNNLM(Recurrent Neural Net Language Model), word2vec, 스킵그램(skipgram) 및 CBOW(Continuous Bag-of-Words)방식이 알려져 있다. 특히 word2vec을 이용할 경우 word2vec은 문서들을 이용해 학습하여 각 키워드들을 벡터에 대응시키고, 두 키워드 사이의 유사도는 두 벡터의 코사인 유사도 계산을 통해 파악할 수 있다.As a similar learning method, NNLM (Neural Net Language Model), RNNLM (Recurrent Neural Net Language Model), word2vec, skipgram, and CBOW (Continuous Bag-of-Words) methods are known. In particular, in the case of using word2vec, word2vec can be learned by using documents to map each keyword to a vector, and the similarity between two keywords can be determined by calculating the cosine similarity between the two vectors.
이러한 방식 또는 유사한 방식으로, 제어부(320)는 제2 집합 문서 중 적어도 일부를 분석하여 각 대표 속성 키워드와 가장 연관도가 높은 하위 키워드들을 미리 설정된 개수만큼 추출할 수 있다.In this or similar manner, the
단계 530에서 제어부(320)는 상기 제2 집합 문서들로부터 상기 대표 속성 키워드 후보집합 내 각 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치를 추출할 수 있다.In
도 7은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 530의 상세 순서도이다.7 is a detailed flowchart of
단계 710에서 제어부(320)는 상기 제2 집합 문서 중 적어도 일부를 분석하여 상기 하위 키워드들 사이의 상호 연관도를 추출할 수 있다. 예를 들어 대표 속성 키워드 A1에 대해 연관된 하위 키워드로서 수집된 것이 B11 내지 B150의 50개 하위 키워드라고 가정한다. 이 경우 제어부(320)는 이들 50개 하위 키워드들에 대해 두 하위 키워드가 같은 문서에 함께 등장하는 빈도를 이용하여 두 하위 키워드 사이의 상호 연관도를 추출할 수 있다. B11 과 B12가 같은 문서에 등장하는 빈도에 따라 B11 과 B12 사이의 상호 연관도가 결정된다. 다른 실시 예에 따르면 B11 과 B12가 같은 문서에 등장하는 빈도가 상호 연관도에 영향을 주는 것에 더하여, B11 과 B12가 같은 문서에 등장하는 경우 두 키워드 B11 과 B12 사이의 거리(또는 두 키워드가 등장하는 문장 사이의 거리)가 가까울수록 높은 상호 연관도가 인정될 수 있다. 비슷한 방식으로 하위 키워드들 사이의 상호 연관도가 추출될 수 있다. 키워드 사이의 거리 또는 키워드와 문장 사이의 거리는 예를 들어 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 문장의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 단어의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 어절의 개수, 두 키워드 또는 키워드와 문장 사이에 위치하는 문자의 개수 중 어느 하나 이상을 기준으로 판단될 수 있다.In
단계 720에서 제어부(320)는 상기 하위 키워드들 사이의 상호 연관도를 기초로 각 대표 속성 키워드와 하위 키워드 간의 연관 가중치를 추출할 수 있다. 제어부(320)는 예를 들어, 각 대표 속성 키워드에 상응하는 하위 키워드 집합에 대하여, 상기 하위 키워드 집합 내의 특정 하위 키워드와 상기 하위 키워드 집합 내의 다른 하위 키워드 간의 상호 연관도와, 상기 특정 하위 키워드와 상기 대표 속성 키워드 사이의 연관 가중치가, 서로 양의 상관관계를 가지도록 상기 특정 하위 키워드와 상기 대표 속성 키워드 사이의 연관 가중치를 설정할 수 있다.In
예를 들어 대표 속성 키워드 A1의 하위 키워드 B11과 A1의 다른 하위 키워드들 (B12 내지 B150) 사이의 상호 연관도가 높을 수록 A1과 B11사이의 연관 가중치가 높게 설정될 수 있다. 예를 들면, B11과 A1의 다른 하위 키워드들 (B12 내지 B150) 사이의 상호 연관도 산술평균(또는 총합)이 B11과 A1 사이의 연관 가중치가 될 수 있다. 단순한 산술평균 대신 기하 평균/조화 평균이 사용될 수도 있다. 하위 키워드 B11과 A1의 다른 하위 키워드들 (B12 내지 B150) 사이의 상호 연관도 중 가장 높은 2개(예시)와 가장 낮은 2개(예시)를 제외하고 평균을 구하는 절삭 평균이 사용될 수도 있다. 상호 연관도의 산술 평균 대신 중앙값(median)이 사용될 수도 있다.For example, the higher the correlation between the sub-keywords B1 1 of the representative attribute keyword A1 and other sub-keywords B1 2 to B1 50 of A1, the higher the association weight between A1 and B1 1 may be. For example, the arithmetic mean (or total) of the correlation between the other sub-keywords B1 1 and A1 (B1 2 to B1 50 ) may be an association weight between B1 1 and A1. Instead of a simple arithmetic mean, a geometric mean/harmonic mean may be used. A cutting average that is averaged except for the highest two (example) and the lowest two (example) of the correlation between the sub-keywords B1 1 and other sub-keywords B1 2 to B1 50 may be used. have. Instead of the arithmetic mean of the correlation, a median may be used.
일부 실시 예에 따르면, A1에 대한 B11의 연관 가중치를 계산하기 위해서 사용되는 "B11과 B12가 같은 문서에 등장하는 빈도"는 단순히 B11과 B12가 같이 등장하는(또는 같은 문장에 등장하는, 또는 근접하여 등장하는) 문서의 개수에 따라 달라지는 것이 아니라, B11과 B12가 같이 등장하는(또는 같은 문장에 등장하는, 또는 근접하여 등장하는) 문서의 개수를 B11이 등장하는 문서의 개수 및/또는 B12이 등장하는 문서의 개수로 나누어 구할 수 있다. 유사한 방식으로 "B11과 B12가 같은 문서에 등장하는 빈도"는 B11과 B12가 같이 등장하는(또는 같은 문장에 등장하는, 또는 근접하여 등장하는) 문서의 개수와 양의 상관관계를 가지고 B11이 등장하는 문서의 개수 및/또는 B12이 등장하는 문서의 개수와 음의 상관관계를 가지도록 설정될 수 있다. 단순하게 흔히 사용되는 단어가 대표 속성 키워드 A1에 높은 연관 가중치를 가지는 것을 방지하기 위한 일종의 노멀라이제이션(normalization)이다. According to some embodiments, the "B1 B1 1 and 2 are used to calculate the associated weight for the 1 B1 for A1 The frequency that appears in the same document" simply means that B1 1 and B1 2 B1 1 and B1 2 are not dependent on the number of documents that appear together (or appear in the same sentence, or appear in close proximity). The number of documents appearing together (or appearing in the same sentence or appearing in close proximity) can be obtained by dividing the number of documents in which B1 1 appears and/or the number of documents in which B1 2 appears. In a similar way, "B1 1 and B1 2 The frequency that appears in the same document" means that B1 1 and B1 2 The number of documents in which B1 1 appears and/or the number of documents in which B1 2 appears in a negative correlation with the number of documents appearing in the same sentence (or appearing in the same sentence, or in close proximity) It can be set to have a relationship. It is simply a kind of normalization to prevent a commonly used word from having a high association weight to the representative attribute keyword A1.
도 5로 돌아와서, 단계 540에서 제어부(320)는 상기 제1 집합 문서들로부터 객체 항목과 하위 키워드 간의 하위 연관도를 추출할 수 있다. Returning to FIG. 5, in
제1 집합 문서들 중에서 객체 항목을 나타내는 객체 키워드(예를 들어 "테일러 스위프트")와 같은 문서, 또는 같은 문장 또는 근접한 문장에 자주 등장한 하위 키워드들은 해당 객체 항목과 연관된 것으로 판단할 수 있다. 제어부(320)는 해당 객체 항목의 객체 키워드가 등장한 문서를 수집하고, 그 문서들 내에 함께 등장한 빈도에 따라 하위 키워드와 객체 키워드 사이의 하위 연관도를 추출할 수 있다. 특히 제어부(320)는 하위 키워드가 객체 키워드와 같은 문장에 등장하면 하위 키워드가 객체 키워드와 다른 문장에 등장한 경우에 비해 하위 키워드와 객체 항목 사이의 연관도가 더 높은 것으로 설정할 수 있다. Among the first set of documents, sub-keywords frequently appearing in a document, such as an object keyword (eg, "Taylor Swift") representing an object item, or in the same sentence or adjacent sentence, may be determined to be associated with the corresponding object item. The
제어부(320)는 하위 키워드가 등장한 문장이 객체 키워드가 등장한 문장과 근접할 수록 하위 키워드와 해당 객체 키워드의 객체 항목 사이의 연관도가 더 높은 것으로 설정할 수 있다. 두 문장의 근접도는 예를 들어 두 문장 사이에 위치하는 문장의 개수, 두 문장 사이에 위치하는 단어의 개수, 두 문장 사이에 위치하는 어절의 개수, 두 문장 사이에 위치하는 문자의 개수 중 어느 하나 이상을 기준으로 판단될 수 있다. The
제어부(320)는 하위 키워드가 등장한 위치가 객체 키워드가 등장한 위치와 근접할 수록 하위 키워드와 해당 객체 키워드의 객체 항목 사이의 연관도가 더 높은 것으로 설정할 수 있다. 하위 키워드와 객체 키워드 사이의 근접도는 예를 들어 하위 키워드와 객체 키워드 사이에 위치하는 문장의 개수, 하위 키워드와 객체 키워드 사이에 위치하는 단어의 개수, 하위 키워드와 객체 키워드 사이에 위치하는 어절의 개수, 하위 키워드와 객체 키워드 사이에 위치하는 문자의 개수 중 어느 하나 이상을 기준으로 판단될 수 있다.The
단계 550에서 제어부(320)는 단계 540의 하위 연관도 및 단계 530의 연관 가중치를 이용하여 상기 객체 항목과 상기 각 대표 속성 키워드 간의 객체-키워드 연관도를 추출할 수 있다.In
예를 들어 객체 항목 C와 대표 속성 키워드 A1 사이의 객체-키워드 연관도는 C와 A1의 하위 키워드들 (예를 들어 B11 내지 B150) 사이의 하위 연관도 및 각 하위 키워드들의 연관 가중치를 이용하여 추출될 수 있다. 예를 들어 객체 항목 C와 대표 속성 키워드 A1 사이의 객체-키워드 연관도는, 객체 항목 C와 B11 내지 B150 사이의 하위 연관도가 높을수록 높게 설정될 수 있다. For example, the object-keyword association between the object item C and the representative attribute keyword A1 uses the sub-association between the sub-keywords of C and A1 (for example, B1 1 to B1 50 ) and the association weight of each sub-keyword. Can be extracted. For example, the object-keyword association degree between the object item C and the representative attribute keyword A1 may be set higher as the lower degree of association between the object items C and B1 1 to B1 50 increases.
아울러 A1과의 관계에서 연관 가중치가 더 높은 하위 키워드에 대해서 객체 항목 C와의 하위 연관도가 높다면, 연관 가중치가 더 낮은 하위 키워드에 대해서 하위 연관도가 높은 경우에 비하여 객체 C와 대표 속성 키워드 A1 사이의 객체-키워드 연관도가 더 높게 설정될 수 있다. 예를 들어 표 1의 경우가 표 2의 경우보다 연관 가중치 높은 쪽(B11)의 하위 연관도가 높으므로, 표 1의 경우가 표 2의 경우보다 객체 C와 대표 속성 키워드 A1 사이의 객체-키워드 연관도가 높게 설정될 수 있다.In addition, in the relationship with A1, if the sub-association with the object item C is high for the sub-keyword having a higher association weight, the object C and the representative attribute keyword A1 compared to the case where the sub-association is high for the sub-keyword with a lower association weight. The object-keyword association between can be set higher. For example, in the case of Table 1 , since the sub-association of the side with the higher association weight (B1 1 ) is higher than in Table 2, the object between Table C and the object attribute keyword A1 is greater than that in Table 2 Keyword association may be set high.
일 실시 예에 따르면 각 하위 키워드에 대응되는 연관가중치 및 하위 연관도를 곱한 값의 총합으로 (또는 이 총합을 이용하여) 객체 C와 대표 속성 키워드 A1 사이의 객체-키워드 연관도를 구할 수도 있다. 표 1의 경우 0.5×0.5+0.2×0.2=0.29가 되고, 표 2의 경우 0.2×0.5+0.5×0.2=0.20이 되므로, 표 1의 경우가 표 2의 경우보다 객체 C와 대표 속성 키워드 A1 사이의 객체-키워드 연관도가 높게 설정될 수 있다. According to an embodiment, the object-keyword correlation between the object C and the representative attribute keyword A1 may be obtained as the sum of the multiplied value of the association weight and the sub-association corresponding to each sub-keyword (or using this sum). In the case of Table 1, 0.5×0.5+0.2×0.2=0.29, and in Table 2, 0.2×0.5+0.5×0.2=0.20, so the case of Table 1 is between Object C and the representative attribute keyword A1 than in Table 2 The object-keyword association of can be set high.
상술한 객체-키워드 연관도 산정 방식은 예시적인 것에 불과하고, 단계 540의 C와의 하위 연관도 및 단계 530의 A1과의 연관 가중치가 C 및 A1 사이의 객체-키워드 연관도와 양의 상관관계에 있다면 다른 방식이 사용되어도 무방하다.The above-described method of calculating the object-keyword association is only exemplary, and if the sub-association degree with C in
이후 통신부(310)가 특정 대표 속성 키워드와 연관된 정보 제공 요청을 수신하면, 제어부(320)는 단계 550에서 추출한 객체-키워드 연관도를 기반으로 결과 항목을 통신부(310)를 통해 제공할 수 있다. 예를 들어 어느 하나의 대표 속성 키워드를 포함한 정보 제공 요청을 수신한 경우 제어부(320)는 해당 대표 속성 키워드와의 관계에서 객체-키워드 연관도가 가장 높은 순서대로 객체 항목에 관한 정보를 제공할 수 있다. Thereafter, when the
다른 실시 예에서, 둘 이상의 대표 속성 키워드 및 그에 대응되는 가중치를 포함한 정보 제공 요청을 수신한 경우 제어부(320)는 각 객체 항목에 대해 정보 제공 요청에 포함된 대표 속성 키워드들과의 객체-키워드 연관도에 가중치를 곱한(또는 이와 유사하게 가중치를 부가한) 값의 총합(또는 평균)이 가장 높은 순서대로 객체 항목에 관한 정보를 제공할 수 있다.In another embodiment, when an information provision request including two or more representative attribute keywords and corresponding weights is received, the
도 8은 본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.8 is a flowchart of an information providing process according to another embodiment of the present specification.
도 8의 실시 예는 도 5의 실시 예와 동일한 과정들에 더해서 단계 520과 단계 530의 사이에 두 단계들(523, 526)을 더 포함하고 있다. 여기서는 중복된 설명을 피하고 단계 523 및 단계 526에 대해서만 설명한다.The embodiment of FIG. 8 further includes two
단계 523에서 제어부(320)는, 단계 520에서 추출된 하위 키워드들 각각이, 감정 언어(감정어)에 해당하는지 판단한다. 이를 위해 저장부(330) 또는 외부 서버가 감정어 사전(dictionary)를 보유할 수 있다. 감정어 사전은 어떤 단어(키워드)가 감정어인지 여부를 판단하기 위한 도구로서, 예를 들어 감정어 목록을 보유할 수 있다. 감정어 목록에 포함된 키워드는 감정어라고 할 수 있고, 그렇지 않은 키워드는 감정어가 아니라고 판단할 수 있다. 다만 이러한 판단은 사전적 의미에 기반한 것이고, 시대에 따라 변하는 대중의 단어 사용을 반영하지 못할 수 있다. 따라서 제어부(320)는 대표 속성 키워드 자체의 감정어 여부를 판단하지 않고, 대표 속성 키워드에 연관된 하위 키워드들의 감정어 여부를 기준으로 대표 속성 키워드를 활용할지 여부를 판단한다.In
다른 실시 예에서 제어부(320)는 감정어 사전에 감정어인 것으로 등록된, 미리 설정된 수 이상의 단어와 연관도가 높은(미리 설정된 값 이상인) 것으로 학습된 다른 단어를 감정어 사전에 추가할 수 있다.In another embodiment, the
단계 526에서 제어부(320)는 연관된 하위 키워드의 감정 언어 비율(또는 숫자)이 높은 순서대로 미리 설정된 개수의 대표 속성 키워드만을 대표 속성 키워드 후보집합 내에 남기고 나머지를 제거할 수 있다. 이러한 과정을 통해 감정 언어와 거리가 먼 키워드가 감정 언어처럼 취급되는 것을 방지할 수 있다.In
도 9로 돌아와서, 단계 920에서 제어부(320)는 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장부(330)에 저장한다.Returning to FIG. 9, in
예약어는 대표 속성 키워드들의 가중치로 표현될 수 있는 표현들을 포함할 수 있다. 예를 들어, "심심해"도 예약어가 될 수 있고, "예쁜"도 예약어가 될 수 있다. The reserved word may include expressions that can be expressed as weights of representative attribute keywords. For example, "bored" can be a reserved word, and "pretty" can also be a reserved word.
예약어 "심심해"에 대하여 기본 예약어-키워드 연관도가 높은 대표 속성 키워드는 예를 들어 "재미있는", "흥미진진한", "시간때우기용" 등 심심한 상황을 해결할 수 있는 대표 속성 키워드들을 포함할 수 있다. For the reserved word "seriously", the basic reserved keyword-representative attribute keyword with high keyword association may include representative attribute keywords capable of solving a serious situation such as "fun", "exciting", "for killing time". .
예약어 "예쁜"에 대하여 기본 예약어-키워드 연관도가 높은 대표 속성 키워드는 예를 들어 "아름다운", "귀여운", "눈길을 끄는" 등의 "예쁜"과 유사하거나 "예쁜"을 설명하는 대표 속성 키워드들을 포함할 수 있다.Regarding the reserved word “pretty”, the basic reserved word-keyword related attribute attribute keyword is a representative attribute similar to “pretty” or “pretty”, such as “beautiful”, “cute”, “eye-catching”, etc. Keywords can be included.
단계 920의 과정은 예를 들어 관리자의 입력으로 수행되거나 외부 시스템에서 결정된 기본 예약어-키워드 연관도를 네트워크 또는 저장매체를 통해 전달받아 수행될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 단계 920의 과정은 인터넷, SNS, 뉴스 등 수집 가능한 문서들을 분석하여 도 5 내지 도 8의 과정과 비슷한 방식으로 수행될 수도 있다. 아울러 단계 920의 과정은 후술하는 바와 같이 사용자의 피드백을 반영하는 과정을 포함할 수 있다. The process of
단계 920의 과정은 도 15 내지 도 17 중 어느 하나를 참조하여 후술하는 방식으로 수행될 수도 있다.The process of
도 11은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 기본 예약어-키워드 연관도의 예시이다.11 is an example of a basic reserved word-keyword association diagram according to an embodiment of the present specification.
도 11의 실시 예에서 예약어는 모두 q개(C1 내지 Cq)가 있고 대표 속성 키워드는 모두 n개(k1 내지 kn)가 있다. In the embodiment of FIG. 11, all the reserved words are q (C 1 to C q ) and the representative attribute keywords are all n (k 1 to k n ).
예를 들어 예약어 C5와 대표 속성 키워드 k3의 기본 예약어-키워드 연관도는 v3,5이 된다. For example, the basic reserved word-keyword correlation between the reserved word C 5 and the representative attribute keyword k 3 is v 3,5 .
단계 930에서 통신부(310)가 단말(200)로부터 수신 예약어를 수신하여 획득하고 수신 예약어를 제어부(320)에게 전달한다.In
수신 예약어는 단말(200)이 검색 사용자로부터 수신한 예약어이다. 단말(200)은 음성 입력을 전기적 신호(음성 신호)로 변환하여 검색 장치(300)에게 전달할 수 있다. 검색 장치(300)의 제어부(320)는 음성 신호를 분석하여 텍스트로 변환하고 변환 텍스트를 예약어에 매칭시킬 수 있다. 제어부(320)는 또한 음성 신호를 분석하여 음성의 억양이나 높낮이, 빠르기, 호흡 상태 등을 분석하여 정황 정보로서 활용할 수도 있다.The reserved word is a reserved word received by the terminal 200 from the search user. The terminal 200 may convert a voice input into an electrical signal (voice signal) and transmit it to the
다른 실시 예에 따르면 단말(200)은 음성 입력을 텍스트로 변환하여 변환 텍스트를 검색 장치(300)에게 전달할 수 있다. 단말(200)은 수신한 음성 입력의 억양이나 높낮이, 빠르기, 호흡 상태 등을 분석하여 분석 정보를 검색 장치(300)에게 전달할 수 있다. 검색 장치(300)는 분석 정보를 일종의 정황 정보로서 활용할 수도 있다.According to another embodiment, the terminal 200 may convert the voice input into text and transmit the converted text to the
단계 940에서 제어부(320)는 객체-키워드 연관도 및 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득한다.In
도 12는 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 단계 940의 상세 순서도이다.12 is a detailed flowchart of
도 12를 참조하면 단계 1210에서 제어부(320)는 수신 예약어에 대한 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 조정 객체-키워드 연관도를 획득한다. Referring to FIG. 12, in
일 실시 예에 따르면 제어부(320)는 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 대하여 상기 객체 항목 및 상기 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 객체-키워드 연관도에 상기 수신 예약어 및 상기 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 적용하여 상기 수신 예약어에 대한 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 조정 객체-키워드 연관도를 획득할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the
특히 제어부(320)는 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 대하여 상기 객체 항목 및 상기 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 객체-키워드 연관도에 상기 수신 예약어 및 상기 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 곱한 값을 이용하여 상기 수신 예약어에 대한 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 조정 객체-키워드 연관도를 획득할 수 있다. Particularly, the
또한 제어부(320)는 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 대하여 상기 객체 항목 및 상기 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 객체-키워드 연관도와 양의 상관 관계를 가지고, 상기 수신 예약어 및 상기 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-키워드 연관도와 양의 상관 관계를 가지도록 상기 수신 예약어에 대한, 각 객체 항목 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 조정 객체-키워드 연관도를 설정할 수도 있다. In addition, the
본 명세서에서 객체-키워드 연관도, 기본 예약어-키워드 연관도, 조정 객체-키워드 연관도, 기본 예약어-하위 키워드 연관도와 기타 연관관계를 나타내는 값은 모두 값이 클수록 더 연관관계가 긴밀한 값인 것으로 가정하였다. 다른 실시 예에서 일부 연관도 값은 연관도 값이 작을수록 연관관계가 긴밀하고 다른 연관도 값은 연관도 값이 클수록 연관관계가 긴밀한 경우에는 그에 맞도록 양의 상관관계-음의 상관관계가 적절히 대체하여 사용될 수 있을 것이다.In the present specification, values representing object-keyword association, basic reserved word-keyword association, adjusted object-keyword association, basic reserved word-sub-keyword correlation, and other associations are all assumed to be closer to higher values. . In other embodiments, some correlation values are positively-negatively correlated so that the smaller the correlation value is, the closer the correlation is, and the other the higher the correlation value is, the closer the correlation is. It could be used alternatively.
예를 들어 제어부(320)는 수신 예약어가 C2일 때 객체 항목 i4 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 조정 객체-키워드 연관도를 획득하기 위해서 객체 항목 i4 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 객체-연관도 w4,3에 수신 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 기본 예약어-키워드 연관도 v3,4를 적용하여 조정 객체-키워드 연관도를 획득할 수 있다. For example,
특히 연관도의 적용 방식은 객체-연관도와 기본 예약어-키워드 연관도를 곱하는 방식이 될 수 있다. 예를 들어 제어부(320)는 수신 예약어가 C2일 때 객체 항목 i4 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 조정 객체-키워드 연관도를 획득하기 위해서 객체 항목 i4 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 객체-연관도 w4,3에 수신 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 기본 예약어-키워드 연관도 v3,2를 곱한 값인 (w4,3Хv3, 2)를 이용하여 조정 객체-키워드 연관도를 획득할 수 있다. 다른 실시 예에서 제어부(320)는 곱하기 대신 조정 객체-키워드 연관도가 w4,3 및 v3,2과 양의 상관 관계를 가지도록 하는 다른 연산/이용 방식을 적용한 함수 f(w4,3, v3, 2)를 활용하여 조정 객체-키워드 연관도를 획득할 수도 있다. 또한 (w4,3Хv3,2)를 조정 객체-키워드 연관도로써 활용하는 방법 및 (w4,3Хv3, 2)에 기타 요인에 기반한 보정을 가하여 조정 객체-키워드 연관도로써 활용하는 방법 모두 활용될 수 있다.In particular, the application method of the association degree may be a method of multiplying the object-association degree and the basic reservation word-keyword association degree. For example,
단계 1220에서 제어부(320)는 특정 객체 항목에 대한 상기 조정 객체-키워드 연관도를 누적한 값을 이용하여 예약어-객체 연관도를 획득할 수 있다. 예를 들어 제어부(320)는 특정 객체 항목에 대한 상기 조정 객체-키워드 연관도의 누적값과 양의 상관 관계를 가지도록 상기 수신 예약어 및 상기 특정 객체 항목 쌍에 상응하는 상기 예약어-객체 연관도를 설정할 수 있다. 객체 항목 i4 및 수신 예약어 C2 쌍에 상응하는 예약어-객체 연관도는 예를 들어 를 이용하여 획득될 수 있다. f(w4,j,vj,2)는 객체 항목 i4 및 수신 예약어 C2, 키워드 kj에 대응하는 조정 객체-키워드 연관도이다.In
예를 들어 객체 항목 i4 및 수신 예약어 C2 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도는 이 될 수 있다. 다른 예에서 객체 항목 i4 및 수신 예약어 C2 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도는 에 대해 기타 요인에 의한 보정을 가한 값이 될 수 있다.For example, the reserved word-object association corresponding to the pair of object item i 4 and the received reserved word C 2 is Can be In another example, the reserved word-object association corresponding to the pair of object item i 4 and the received reserved word C 2 is It may be the value applied for correction by other factors.
도 9로 돌아와서 단계 950에서 제어부(320)는 수신 예약어에 대응하는 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공할 수 있다. 예를 들어 수신 예약어 C2에 대응하는 예약어-객체 연관도가 아래 표 3과 같다면 제어부(320)는 표 4의 순서로 객체 항목을 제공할 수 있다.Returning to FIG. 9, in
즉, 제어부(320)는 수신 예약어에 대응하는 예약어-객체 연관도가 높은 순서대로 객체 항목을 제공할 수 있다. 객체 항목을 제공받은 단말(200)은 표시부(220)를 통해 객체 항목 i3에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 단말(200)은 필요에 따라 하위 순서의 다른 객체 항목에 대한 정보도 제공할 수 있다. 단말(200)은 표시부(220) 대신 스피커를 통해 음성으로 객체 항목 i3에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.That is, the
도 13은 본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.13 is a flowchart of an information providing process according to another embodiment of the present specification.
도 13 내지 도 17의 과정은 도 5 내지 도 12의 과정을 일부 이용하거나 도 5 내지 도 12의 과정을 일부 변경하여 수행될 수도 있다. 도 13 내지 도 17의 과정을 설명하면서 필요한 경우 도 5 내지 도 12에 관한 설명을 원용할 수 있다.The process of FIGS. 13 to 17 may be performed by partially using the process of FIGS. 5 to 12 or partially changing the process of FIGS. 5 to 12. The descriptions of FIGS. 5 to 12 may be used when necessary while explaining the process of FIGS. 13 to 17.
도 13을 참조하면, 단계 1310에서 제어부(320)는 제1 집합 문서들로부터 대표 속성 키워드 후보집합을 추출한다. 제어부(320)는 예를 들어 제1 집합 문서 중 관심 분야에 해당하는 문서에 자주 등장하는 키워드들을 대표 속성 키워드 후보집합으로 수집할 수 있다. 단계 1310의 과정은 예를 들어 도 5의 단계 510의 과정과 동일 또는 유사하게 진행될 수 있다. 단계 1310의 과정은 도 6의 과정과 동일 또는 유사한 과정을 통해 진행될 수 있다. 도 6의 과정에 대한 설명은 다시 반복하지 않는다.Referring to FIG. 13, in
단계 1320에서 제어부(320)는 예약어 집합을 설정한다. 예를 들어 관리자가 수동으로 입력하여 예약어 집합이 설정될 수 있다. 변형 예에 따르면, 제어부(320)가 예약어로 적합한 어절/구절 등을 예약어 후보로서 설정하고, 예약어 후보 중 하나 이상을 예약어로서 설정할 수 있는 인터페이스를 제공할 수도 있다.In
도 18은 본 명세서의 변형 예에 따르는 단계 1320의 상세 순서도이다.18 is a detailed flowchart of
단계 1810에서 제어부(320)는 하나의 언어단위 또는 둘 이상의 연속된 언어단위들의 문서 집합 내 등장 횟수를 획득한다. 여기서 문서 집합은 도 5의 단계 510 과정에서 사용되는 문서 집합과 같은 문서 집합일 수도 있고 다른 문서 집합이 될 수도 있다.In
언어단위는 예를 들어 어절/단어/형태소/음절/문자 중 어느 하나가 될 수 있다. 기타 문장을 구분하는 여러 기준으로 나누어진 단위가 본 실시 예에서의 언어단위가 될 수 있다. The language unit may be, for example, one of a word/word/morpheme/syllable/letter. A unit divided into various criteria for classifying other sentences may be a language unit in this embodiment.
제어부(320)는 단계 1810 이전에 문서 집합의 각 문서들이 포함하는 문서들을 어절 단위로 나누어 배열 또는 리스트 등의 형태로 저장할 수 있다. 제어부(320)는 실시 예에 따라 각 어절에서 무의미한 단어, 예를 들어 한국어에서 일부 조사나 '이', '저' 등 지시형용사, 기타 분석에 필요하지 않은 단어들을 어절에서 삭제하거나 배열/리스트에서 제거할 수 있다. 또한 제어부(320)는 실시 예에 따라서 어절이 하나의 단어로 이루어진 경우 해당 단어를 기본형(또는 미리 설정된 형식)으로 전환할 수 있다.The
변형 예에 따르면 제어부(320)는 단계 1810 이전에 문서 집합의 각 문서들이 포함하는 문서들을 단어 단위로 나누어 배열 또는 리스트 등의 형태로 저장할 수 있다. 제어부(320)는 실시 예에 따라 각 단어를 기본형(또는 미리 설정된 형식)으로 전환할 수 있다. 제어부(320)는 실시 예에 따라 무의미한 단어, 예를 들어 한국어에서 일부 조사나 '이', '저' 등 지시형용사, 기타 분석에 필요하지 않은 단어들을 배열/리스트에서 제거할 수 있다.According to a modified example, the
제어부(320)가 문서를 형태소 단위로 또는 음절 단위로 또는 문자 단위로 분할하는 변형 예도 가능하다.A modification example in which the
이하의 실시 예에서는 편의를 위해 제어부(320)가 문서를 어절 단위로 분할하고, 각 어절이 언어단위가 되는 것으로 가정한다.In the following embodiment, for convenience, it is assumed that the
단일한 언어단위는 예약어가 될 수 있다. 변형 실시 예에 따르면 둘 이상의 연속된 언어단위 또한 예약어가 될 수 있다. 예를 들어 "깔끔한"(단일한 언어 단위)도 예약어가 될 수 있고, "분위기 좋은"(두 개의 연속된 언어단위)도 예약어가 될 수 있다. 다만 둘 이상의 연속된 언어단위는 단일한 언어단위에 비해 자주 나오기 어려우므로 실시 예에 따라 둘 이상의 연속된 언어단위가 예약어로 선정되도록 하기 위해 예약어 선정 시 둘 이상의 연속된 언어단위에 대해 가중치 또는 추가 점수를 줄 수 있다. 변형 예에 따르면, 예약어 선정 시 둘 이상의 연속된 언어단위에 대해 예약어 선정을 위한 기준치를 더 관대하게 설정할 수도 있다. 예를 들어 단일한 언어단위가 적어도 a번 등장하여야 예약어 후보로 추천될 수 있다면 두 개의 연속된 언어단위는 a보다 훨씬 적은 횟수인 b번만 등장하더라도 예약어 후보로 추천되도록 설정될 수 있고 세 개의 연속된 언어단위는 b보다도 적은 c번만 등장하더라도 예약어 후보로 추천되도록 설정될 수도 있다. 이하 본 명세서에서 둘 이상의 연속된 언어단위를 연속 언어단위라 칭한다.A single language unit can be a reserved word. According to a modified embodiment, two or more consecutive language units may also be reserved words. For example, "neat" (single language unit) can be a reserved word, and "good atmosphere" (two consecutive language units) can also be a reserved word. However, since two or more consecutive language units are less likely to appear than a single language unit, in order to select two or more consecutive language units as reserved words according to an embodiment, when selecting a reserved word, weights or additional points are scored for two or more consecutive language units. Can give According to a modified example, when selecting a reserved word, the reference value for selecting a reserved word may be more generously set for two or more consecutive language units. For example, if a single language unit must appear at least a time to be recommended as a reserved word candidate, two consecutive language units may be set to be recommended as a reserved word candidate even if only b times, a number of times less than a, can be set. The language unit may be set to be recommended as a reserved word candidate even if only c times fewer than b appear. Hereinafter, in this specification, two or more consecutive language units are referred to as continuous language units.
또한 연속 언어단위가 예약어로 추천/선정되는 경우 그 예약어(후보)에 포함된 언어단위 또는 그 예약어(후보)에 포함되며 예약어(후보)보다 짧은 연속 언어단위들은 예약어로 추천되지 않도록 하거나 예약어로 추천되기 위한 점수 산정 시 감점을 할 수 있다. 유사한 예약어가 여럿 선정되거나 추천되는 것을 방지하기 위한 것이다. 이하에서는 설명을 단순화하기 위해 연속 언어단위에 대한 설명을 생략하지만 단일 언어단위에 대한 설명이 연속 언어단위에 대해서도 똑같이 또는 유사하게 적용될 수 있다.Also, if the continuous language unit is recommended/selected as a reserved word, the language unit included in the reserved word (candidate) or the continuous language units included in the reserved word (candidate) and shorter than the reserved word (candidate) are not recommended as reserved words or recommended as reserved words Points can be deducted for scoring. This is to prevent multiple similar reserved words from being selected or recommended. Hereinafter, the description of the continuous language unit is omitted to simplify the description, but the description of the single language unit may be applied to the same or similarly to the continuous language unit.
단계 1810에서 언어단위의 등장 횟수는 예를 들어 해당 언어단위가 등장한 문서의 수가 될 수 있다. 한 문서에서 여러 번 해당 언어단위가 등장하더라도 등장횟수는 1회만 인정된다. 다른 실시 예에 따르면, 해당 언어단위가 한 문서에서 여러 번 등장할 경우를 모두 등장 횟수로 인정해서 그 등장 횟수가 언어단위의 등장 횟수가 될 수 있다. In
또다른 실시 예에 따르면 한 문서에서 해당 언어단위가 두 번 이상 반복해서 등장하는 경우 두 번째 이후의 등장은 첫 번째 등장에 비해 낮은 값의 등장으로 인정할 수 있다. 또한 한 문서에서 해당 언어단위의 등장이 반복되면 반복될수록 나중의 등장은 더 낮은 점수로 인정될 수 있다. 등장 횟수가 늘어나면 점수가 높아지지만 기울기가 점차 완만해지는 것이다. 예를 들어 등장 횟수의 1/r제곱(r은 1보다 큰 실수(real number))가 해당 문서에서 해당 언어단위의 등장점수로 사용될 수도 있다. 예를 들어 (등장 횟수의 로그 값)+1 (단 등장 횟수가 0인경우 등장점수는 0) 등이 사용될 수도 있다. 또한 한 문서에서 언어단위의 등장점수는 미리 설정된 상한값을 넘지 않도록 제한될 수도 있다. 해당 언어단위의 등장점수를 모든 문서에 대해서 누적한 값이 해당 언어단위의 등장 횟수에 따른 등장점수가 될 수 있을 것이다. 그리고 이러한 등장점수를 단계 1830에서 활용할 수 있다.According to another embodiment, when the corresponding language unit appears more than once in a document, the appearance after the second may be recognized as the appearance of a lower value than the first appearance. In addition, the more repeated the appearance of the language unit in a document, the later the appearance may be recognized as a lower score. As the number of appearances increases, the score increases, but the slope gradually decreases. For example, 1/r square of the number of appearances (r is a real number greater than 1) may be used as the appearance score of the language unit in the document. For example, (log value of number of appearances) + 1 (however, when the number of appearances is 0, the number of appearances is 0) may be used. Also, the appearance score of a language unit in a document may be limited so as not to exceed a preset upper limit. The accumulated value of the appearance score of the language unit for all documents may be the appearance score according to the number of appearances of the language unit. And this appearance score can be used in
이하에서는 편의를 위해 언어단위의 등장 횟수는 해당 언어단위가 등장한 문서의 수인 것으로 가정하고 설명한다.Hereinafter, for convenience, the number of appearances of the language unit is assumed to be the number of documents in which the language unit appears.
단계 1820에서 제어부(320)는 언어단위로부터 미리 설정된 거리 이내에 감정어가 위치하는 횟수를 획득한다. 언어단위와 감정어 사이의 거리는 예를 들어 언어단위와 감정어 사이에 위치하는 단어의 개수, 언어단위와 감정어 사이에 위치하는 어절의 개수, 언어단위와 감정어 사이에 위치하는 문자의 개수 중 어느 하나 이상을 기준으로 판단될 수 있다.In
또한 언어단위와 감정어가 서로 다른 문장에 속한 경우 언어단위와 감정어 사이에 위치하는 단어/어절/문자 개수와 무관하게 제어부(320)는 감정어가 언어단위로부터 미리 설정된 거리 이내에 위치하지 않는 것으로 판단할 수도 있다. 다른 변형예에 따르면 언어단위와 감정어가 서로 다른 문장에 속한 경우 제어부(320)는 문장에 대한 판단을 배재하여 계산한 거리에 일정한 숫자를 더하여 거리를 계산할 수도 있다. 언어단위와 감정어가 서로 다른 문장에 속하는 경우 서로 연관성이 없을 확률이 비교적 높아지기 때문에 감정어 사이에 위치하는 단어/어절/문자 개수보다 거리를 더 멀게 평가하는 것이 바람직하기 때문이다.In addition, if the language unit and the appraisal belong to different sentences, the
특정 단어(어절)의 감정어 여부는 미리 등록된 감정어 사전에 조회하여 확인할 수 있다.Whether or not a specific word (word) is an appraisal can be checked by checking the dictionary of pre-registered appraisals.
언어단위로부터 일정 거리 이내에 감정어가 위치하는 횟수는 예를 들어 일정 거리 이내에 해당 언어단위와 감정어가 함께 위치한 문서의 수가 될 수 있다. 한 문서에서 여러 번 해당 언어단위와 감정어가 일정 거리이내에 함께 등장하더라도 등장횟수는 1회만 인정된다. 다른 실시 예에 따르면, 한 문서의 해당 언어단위 중 일정 거리 이내에 감정어가 위치한 언어단위가 여럿인 경우 그 여러 언어단위를 모두 언어단위로부터 일정 거리 이내에 감정어가 위치하는 횟수로 인정할 수 있다. 이하에서는 일정 거리 이내에 감정어가 위치하는 언어단위를 감정어 위치 언어단위라고 칭한다.The number of times the appraisal language is located within a certain distance from the language unit may be, for example, the number of documents in which the language unit and the appraisal language are located within a certain distance. Even if the relevant language unit and appraisal appear together within a certain distance several times in a document, the number of appearances is recognized only once. According to another embodiment, if there are several language units within a certain distance among the corresponding language units of a document, it may be recognized that the number of language units is located within a certain distance from all the language units. Hereinafter, the language unit in which the appraisal language is located within a certain distance is referred to as the language unit for the appraisal location.
또다른 실시 예에 따르면 한 문서에서 감정어 위치 언어단위가 두 번 이상 반복해서 등장하는 경우 두 번째 이후의 등장은 첫 번째 등장에 비해 낮은 값의 등장으로 인정할 수 있다. 또한 한 문서에서 해당 감정어 위치 언어단위의 등장이 반복되면 반복될수록 나중의 등장은 더 낮은 점수로 인정될 수 있다. 등장 횟수가 늘어나면 점수가 높아지지만 기울기가 점차 완만해지는 것이다. 예를 들어 등장 횟수의 1/r제곱(r은 1보다 큰 실수(real number))가 해당 문서에서 해당 감정어 위치 언어단위의 등장점수로 사용될 수도 있다. 예를 들어 (등장 횟수의 로그 값)+1 (단, 등장 횟수가 0인경우 등장점수는 0) 등이 사용될 수도 있다. 또한 한 문서에서 감정어 위치 언어단위의 등장점수는 미리 설정된 상한값을 넘지 않도록 제한될 수도 있다. 해당 감정어 위치 언어단위의 등장점수를 모든 문서에 대해서 누적한 값이 해당 언어단위의 등장 횟수에 따른 등장점수가 될 수 있을 것이다. 그리고 이러한 등장 점수가 단계 1830에서 활용될 수 있다. According to another embodiment, when a language unit of an appraisal location repeatedly appears more than once in a document, the appearance after the second may be recognized as the appearance of a lower value than the first appearance. In addition, the more repeated the appearance of the language unit of the relevant position in a document, the later the appearance may be recognized as a lower score. As the number of appearances increases, the score increases, but the slope gradually decreases. For example, the 1/r square of the number of appearances (r is a real number greater than 1) may be used as the appearance score of the language unit of the corresponding appraisal position in the document. For example, (log value of number of appearances) +1 (however, if the number of appearances is 0, the number of appearances is 0) may be used. In addition, the appearance score of the language unit for the location of the appraisal language in a document may be limited so as not to exceed a preset upper limit. The accumulated value of the appearance score of the language unit of the corresponding language position for all documents may be the appearance score according to the number of appearances of the language unit. And this appearance score can be utilized in
또 다른 실시 예에 따르면 하나의 언어단위에 대하여 일정 거리 이내에 위치하는 감정어의 개수가 많을수록 등장점수를 더 높게 인정할 수도 있다. 아울러 하나의 언어단위에 대하여 더 가까운 거리 내에 감정어가 있는 경우 등장점수를 더 높게 인정할 수도 있다. 또한 하나의 언어단위에 대하여 하나가 아닌 둘 이상의 미리 설정된 개수의 감정어가 있을 경우에만 등장점수(등장횟수)가 인정될 수도 있다. According to another embodiment, the higher the number of appraisal words located within a certain distance for a language unit, the higher the number of appearances may be recognized. In addition, if there is an appraisal within a shorter distance for one language unit, the score may be recognized higher. In addition, the appearance score (number of appearances) may be recognized only when there are two or more preset numbers of emotion words for one language unit.
이하에서는 편의를 위해 감정어 위치 언어단위의 등장 횟수는 해당 언어단위로부터 미리 설정된 거리 이내에 감정어가 등장한 문서의 수인 것으로 가정하고 설명한다.Hereinafter, for convenience, description will be made on the assumption that the number of appearances of the language unit of the appraisal location is the number of documents in which the appraisal has appeared within a predetermined distance from the language unit.
단계 1830에서 제어부(320)는 해당 언어단위의 등장 횟수 및 언어단위로부터 일정 거리 이내에 감정어가 위치하는 횟수를 고려하여 예약어 후보를 설정한다.In
예를 들어 제어부(320)는 언어단위의 등장횟수 및 일정 거리 이내에 감정어가 위치한 횟수를 곱해서(또는 기타 두 변수에 대해 양의 상관관계를 가지는 연산 방식에 따라) 감정어 점수로 환산할 수 있다. 그리고 점수가 높은 순서대로 미리 설정된 일정한 개수가 예약어 후보로 설정될 수 있다. 또는 미리 설정된 점수 이상에 해당하는 언어단위가 예약어 후보로 설정될 수도 있다.For example, the
표 5의 예시에서는 제3 언어단위->제2 언어단위->제1 언어단위->제4 언어단위 순서로 예약어 후보가 될 수 있다. 제어부(320)가 예약어 후보 2개를 추천한다면 제3 언어단위 및 제2 언어단위가 추천될 것이다. 제어부(320)가 점수 3백만점 이상의 언어단위를 예약어 후보로서 추천한다면 제3 언어단위, 제2 언어단위 및 제1 언어단위가 순서대로 예약어 후보로서 추천될 것이다. In the example of Table 5, reserved language candidates may be in the order of third language unit -> second language unit -> first language unit -> fourth language unit. If the
다른 실시 예에 따르면, 제어부(320)는 언어단위의 등장횟수 순서로 제1 개수만큼의 언어단위들을 뽑아낸 뒤 뽑아낸 언어단위들의 일정거리 내에 감정어가 등장한 횟수(또는 감정어 점수)를 기준으로 한 순서대로 일정한 개수의 예약어 후보를 추출해 낼 수 있다. 표 5의 예시에서 등장횟수 순서로 3개의 언어단위를 뽑아낸다면 제1 내지 제3 언어단위가 추출될 수 있다. 감정어 등장 횟수를 기준으로 하면 제2 언어단위, 제3 언어단위 및 제1 언어단위의 순서대로 예약어 후보가 추천될 수 있다.According to another embodiment, the
또 다른 실시 예에 따르면, 제어부(320)는 언어단위의 등장횟수 순서로 제1 개수만큼의 언어단위들을 뽑아낸 뒤 뽑아낸 언어단위들의 일정거리 내에 감정어가 등장한 횟수(또는 감정어 점수)를 기준으로 한 순서대로 제2 개수(단, 제2 개수는 제1 개수 미만임)의 예약어 후보를 추출해 낼 수 있다. 표 5의 예시에서 등장횟수 순서로 3개의 언어단위를 뽑아낸다면 제1 내지 제3 언어단위가 추출될 수 있다. 감정어 등장 횟수를 기준으로 2개의 언어단위를 추출한다면 제2 언어단위 및 제3 언어단위의 순서대로 예약어 후보가 추천될 수 있다.According to another embodiment, the
제어부(320)는 기타 상술한 방식과 유사하거나 다소 상이한 방식으로, 예약어 후보 선택을 위한 점수가 단계 1810의 언어단위의 등장횟수와 양의 상관관계를 가지고 단계 1820의 미리 설정된 거리 이내에 감정어가 위치하는 언어단위의 등장횟수와도 양의 상관관계를 가지도록 예약어 후보 선택을 위한 점수를 설정하고 이 점수를 이용하여 예약어 후보를 추천할 수 있다.The
아울러 제어부(320)는 이미 예약어 집합에 포함된 언어단위는 예약어 후보로 추가되지 않도록 처리할 수 있다. 또한, 제어부(320)는 예약어 집합에 포함된 예약어와 실질적으로 동일한 언어단위는 예약어 후보로 추가되지 않도록 처리할 수 있다.In addition, the
단계 1840에서 정보 제공 장치(300)는 단말(200)에게 예약어 후보 정보를 포함하는 예약어 선택 인터페이스를 생성하기 위한 인터페이스 정보를 제공한다. 인터페이스 정보는 예를 들어 html형식의 문서가 될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 인터페이스 정보는 인터페이스를 생성하기 위해 필요한 동적 정보(추천되는 예약어 후보 등)만을 포함하고, 단말(200)은 이러한 동적 정보를 단말(200)에 미리 저장돼 있던 페이지 형태에 반영하는 방식으로 인터페이스를 포함한 페이지를 사용자에게 제공할 수 있다.In
제어부(320)는 예약어 후보 정보를 포함하는 예약어 선택 인터페이스를 포함하는 페이지를 생성하기 위한 페이지 정보를 생성하고 통신부(310)가 페이지 정보를 단말(200)에게 제공할 수 있다. 단말(200)은 사용자에게 해당 인터페이스를 포함하는 페이지를 렌더링하여 표시할 수 있다. 변형 실시 예에 따르면 시각적 페이지에 포함된 인터페이스 대신 소리에 의한 인터페이스 또는 현재까지 알려졌거나 미래에 알려질 기술에 의한 인터페이스가 제공될 수도 있다. 아래에서는 편의를 위해 시각적 페이지에 포함된 인터페이스가 제공되는 것으로 가정하고 설명한다.The
도 19는 단계 1840에서 제공되는 인터페이스 정보에 따라 생성된 인터페이스(1900)의 예시이다.19 is an example of the
도 19를 참조하면, 인터페이스(1900)는 체크박스 열(column)(1910), 예약어 후보 열(1920), 상세보기 열(1930)로 이루어진 표를 포함한다. 또한 인터페이스(1900)는 예약어 추가 버튼(1940), 후보 삭제 버튼(1950), 보관함에 넣기 버튼(1960)을 포함할 수 있다. 사용자는 체크박스 열(1910)에서 원하는 예약어 후보(들)을 선택한 뒤 예약어 추가 버튼(1940), 후보 삭제 버튼(1950), 보관함에 넣기 버튼(1960) 중 어느 하나를 선택하여 예약어 후보를 처리할 수 있다. 어느 하나의 버튼이 선택되면 단말(200)은 사용자의 입력을 변환한 입력 정보를 정보 제공 장치(300)에게 전달할 수 있다. Referring to FIG. 19, the
정보 제공 장치(300)는 단말(200)로부터 전달받은 입력 정보에 따라 예약어 후보를 처리할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 일부 예약어 후보(이하 '선택된 후보')의 체크박스(1910)를 선택하고 예약어 추가 버튼(1940)을 선택하면 이와 관련된 입력 정보를 전달받은 정보 제공 장치(300)의 제어부(320)는 예약어 집합에 선택된 후보들을 추가하고 예약어 후보 집합에서 선택된 후보들을 삭제할 수 있다. 제어부(320)는 향후 예약어 후보 추천 시 예약어 집합에 포함된 언어 단위(들) 및 예약어 집합에 포함된 언어 단위(들)과 실질적으로 동일한 언어단위(들)을 예약어 후보로 추천하지 않도록 제어한다. The
다른 예에 따르면, 사용자가 일부 예약어 후보의 체크박스(1910)를 선택하고 예약어 후보 삭제 버튼(1950)을 선택하면 이와 관련된 입력 정보를 전달받은 정보 제공 장치(300)의 제어부(320)는 예약어 제외 집합에 선택된 후보들을 추가하고 예약어 후보 집합에서 선택된 후보들을 삭제할 수 있다. 제어부(320)는 향후 예약어 후보 추천 시 예약어 제외 집합에 포함된 언어 단위(들) 및 예약어 제외 집합에 포함된 언어 단위(들)과 실질적으로 동일한 언어단위(들)을 예약어 후보로 추천하지 않도록 제어한다. According to another example, when a user selects a
또 다른 예에 따르면, 사용자가 일부 예약어 후보의 체크박스(1910)를 선택하고 보관함에 넣기 버튼(1960)을 선택하면 이와 관련된 입력 정보를 전달받은 정보 제공 장치(300)의 제어부(320)는 예약어 후보 보관 집합에 선택된 후보들을 추가하고 예약어 후보 집합에서 선택된 후보들을 삭제할 수 있다. 제어부(320)는 향후 예약어 후보 추천 시 예약어 후보 보관 집합에 포함된 언어 단위(들) 및 예약어 후보 보관 집합에 포함된 언어 단위(들)과 실질적으로 동일한 언어단위(들)을 예약어 후보로 추천하지 않도록 제어한다. According to another example, when the user selects a
버튼들(1940, 1950, 1960) 대신 버튼과 유사한 다른 인터페이스 또는 버튼의 역할을 대신할 수 있는 다른 인터페이스가 활용될 수도 있다.Instead of the
또한 제어부(320)는 예약어 집합에서 예약어를 일부 삭제하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 제어부(320)는 예약어 제외 집합의 일부 언어단위가 추천에서 제외되지 않도록 예약어 제외 집합에서 언어단위를 제거하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 제어부(320)는 예약어 후보 보관 집합의 언어단위를 도 19와 유사한 목록 인터페이스의 형태로 제공하고, 그 목록 인터페이스를 통해 사용자가 예약어 후보 보관 집합의 일부 언어단위를 예약어로 추가하도록 할 수 있다. 또한 사용자는 상기 목록 인터페이스를 통해 예약어 후보 보관 집합의 일부 언어단위를 예약어 제외 집합에 포함되도록 하고 예약어 후보 보관 집합에서 삭제할 수도 있다. 이 경우 해당 언어단위는 더이상 예약어 후보 보관 집합의 목록 인터페이스를 통해 제공되지 않으며 도 19의 인터페이스(1900)를 통해서도 예약어 후보로서 추천되지 않는다. 또한 사용자는 상기 목록 인터페이스를 통해 예약어 후보 보관 집합의 일부 언어단위를 단순히 예약어 후보 보관 집합에서 삭제할 수도 있다. 이 경우 해당 언어단위는 더이상 예약어 후보 보관 집합의 목록 인터페이스를 통해 제공되지 않지만 도 19의 인터페이스(1900)를 통해서 예약어 후보로서 추천될 수는 있다.In addition, the
또한 인터페이스(1900)는 예약어 후보가 한 페이지에 모두 보여지지 못할 경우에 대비하여 페이지 이동을 위한 이전 페이지 버튼(1970) 및/또는 다음 페이지 버튼(1980)을 포함할 수 있다. 이전 페이지 버튼(1970) 및/또는 다음 페이지 버튼(1980)은 실제 후보의 개수 및 현재 페이지 위치에 따라 선택적으로 제공될 수 있다. 아울러 이전 페이지 버튼(1970) 및/또는 다음 페이지 버튼(1980) 대신 스크롤을 통해 확장되는 인터페이스가 제공될 수도 있다. 일부 인터페이스에서는 1910,1920, 1930 항목을 포함하는 표만 스크롤되고 버튼들(1940, 1950, 1960, 1970, 1980)은 스크롤에서 제외될 수도 있다.In addition, the
사용자는 상세보기(1930)를 선택하여 예약어 후보가 추천된 배경이나 관련 정보를 상세히 조회할 수도 있다. 상세보기(1930)를 선택하였을 때 제어부(320)가 제공하는 인터페이스는 해당 예약어 후보에 대한 정보 및 해당 예약어 후보를 예약어로 추가하거나 예약어 후보 보관 집합에 추가하거나 예약어 제외 집합에 추가하기 위한 인터페이스를 포함할 수 있다.The user may select the
기타 예약어 후보를 관리하기 위한 인터페이스가 제어부(320)에 의하여 단말(200)을 통해 사용자에게 제공될 수 있다.An interface for managing other reserved word candidates may be provided to the user through the terminal 200 by the
도 18로 돌아와서, 단계 1850에서 제어부(320)는 예약어를 선택하는 입력에 따라 선택된 예약어 후보를 예약어 집합에 추가할 수 있다. Returning to FIG. 18, in
도 13으로 돌아와서 단계 1330에서 제어부(320)는 객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장한다. Returning to FIG. 13, in
도 10은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 저장된 객체-키워드 연관도의 예시이다.10 is an illustration of a stored object-keyword association diagram according to an embodiment of the present specification.
도 10의 실시 예에서 객체 항목은 모두 m개(i1 내지 im)가 있고 대표 속성 키워드는 모두 n개(k1 내지 kn)가 있다. In the embodiment of FIG. 10, there are m (i 1 to i m ) object items, and n (k 1 to k n ) are representative attribute keywords.
예를 들어 객체 항목 i5와 대표 속성 키워드 k3의 객체-키워드 연관도는 w5,3이 된다. For example, the object-keyword association between the object item i 5 and the representative attribute keyword k 3 is w 5,3 .
단계 1330의 과정은 예를 들어 도 5 내지 도 8의 실시 예들 중 일부에 따라 수행되거나 이와 유사한 과정, 또는 이에 상응하는 과정으로 수행될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 단계 1330의 과정은 관리자의 입력으로 수행되거나 외부 시스템에서 결정된 객체-키워드 연관도를 네트워크 또는 저장매체를 통해 전달받아 수행될 수 있다.The process of
도 5 내지 도 8의 실시 예에 대해서는 앞서 설명한 바 있으므로 반복된 설명을 생략한다. 다만 도 5 및 도 8의 단계 510에서 수행되는 과정은 도 13의 단계 1310의 과정과 실질적으로 동일하다. 따라서 단계 1330의 과정을 수행함에 있어서 도 5 내지 도 8의 실시 예들이 활용되더라도 단계 510의 과정은 다시 수행되지 않고 단계 1310의 결과가 재활용될 수 있다.Since the embodiments of FIGS. 5 to 8 have been described above, repeated descriptions are omitted. However, the process performed in
단계 1340에서 제어부(320)는 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장부(330)에 저장한다. 단계 1340의 과정은 예를 들어 관리자의 입력에 따라 수행되거나 도 15 내지 도 17 중 어느 하나 이상의 실시 예에 따라 수행될 수 있다. In
단계 1340의 과정 이전에, 또는 단계 1340의 과정 도중에 하위 키워드가 결정되고, 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치가 결정되고, 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도가 결정되어야 한다. The sub-keyword is determined before the process of
단계 1340의 과정에 사용되는 하위 키워드는 단계 1330의 과정 도중 단계 520이 수행되면서 결정될 수 있다. 이 경우 단계 520의 하위 키워드가 단계 1340에서 사용될 수 있다. 단계 1330에서 하위 키워드가 결정되지 않는 경우 도 5의 단계 520 및 그 이전의 과정과 동일하거나 유사한 과정을 통해 하위 키워드가 결정될 수 있다.The sub-keyword used in the process of
단계 1340의 과정에 사용되는 연관 가중치는 단계 1330의 과정 도중 단계 530이 수행되면서 결정될 수 있다. 이 경우 단계 530의 연관 가중치가 단계 1340에서 사용될 수 있다. 단계 1330에서 연관가중치가 결정되지 않는 경우 도 5의 단계 530 및 그 이전의 과정과 동일하거나 유사한 과정을 통해 연관 가중치가 결정될 수 있다.The association weight used in the process of
기본 예약어-하위 키워드 연관도는 예를 들어 예약어와 하위 키워드가 동일 또는 유사한 문맥에 등장하는 빈도를 고려하여 산출될 수 있다.The basic reserved word-sub-keyword correlation may be calculated in consideration of, for example, the frequency with which the reserved word and the sub-keyword appear in the same or similar context.
이하 도 15 내지 도 17에 대한 설명에서 예약어 C2과 대표 속성 키워드 k3 사이의 기본 예약어-키워드 연관도 v3,2를 획득하는 예시를 설명한다. 예를 들어 대표 속성 키워드 k3의 하위 키워드들이 B31 내지 B350이라고 가정한다. 예약어, 대표 속성 키워드 및 기본 예약어-키워드 연관도에 대해서는 도 11을 참조하여 상술한 예시를 참조한다. 예약어 Cj 및 하위 키워드 Bgh 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도는 xj,h라고 표현한다. 하위 키워드 Bgh 및 대표 속성 키워드 kg 쌍에 상응하는 연관 가중치는 yg,h라고 표현한다. 예약어 Cj, 대표 속성 키워드 kg 및 하위 키워드 Bgh 조합에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도는 xj,g,h라고 표현한다.Hereinafter, an example of acquiring the basic reserved word-keyword association degree v 3,2 between the reserved word C 2 and the representative attribute keyword k 3 in the description of FIGS. 15 to 17 will be described. For example, it is assumed that sub-keywords of the representative attribute keyword k 3 are B3 1 to B3 50 . For the reserved word, the representative attribute keyword, and the basic reserved word-keyword association, refer to the example described above with reference to FIG. 11. The sub-keyword association degree is expressed as x j, h - reserved word reserved word base corresponding to C j and sub-keyword pair Bg h. Sub-keyword Bg h and shorthand keywords associated weights g k corresponding to the pair is expressed as y g, h. The sub-keyword association degree is expressed as x j, g, h - reserved word C j, k g represent attribute keywords and keyword sub Bg h combination adjustment reserved word corresponding to.
도 15는 본 명세서의 제1 실시 예에 따르는 단계 1340의 상세 순서도이다.15 is a detailed flowchart of
도 15를 참조하면, 단계 1510에서 제어부(320)는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 연관 가중치를 적용하여 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득한다.Referring to FIG. 15, in
단계 1510에서 제어부(320)는 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 대하여 상기 예약어 및 상기 하위 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 상기 하위 키워드 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 연관 가중치를 적용하여 상기 대표 속성 키워드에 대한 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득할 수 있다.In
예를 들어 제어부(320)는 예약어가 C2일 때 하위 키워드 B34 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 C2 - B34 간 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하기 위해서 예약어 C2 및 하위 키워드 B34 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도 x2,4에 하위 키워드 B34 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 연관 가중치 y3,4를 적용하여 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4를 획득할 수 있다. For example, when the reserved word is C 2 , the
특히 연관 가중치의 적용 방식은 기본 예약어-하위 키워드 연관도 x2,4에 하위 키워드 B34 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 연관 가중치 y3,4를 곱하는 방식이 될 수 있다. 예를 들어 제어부(320)는 예약어가 C2일 때 하위 키워드 B34 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 C2 - B34 간 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4를 획득하기 위해서 예약어 C2 및 하위 키워드 B34 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도 x2,4에 하위 키워드 B34 및 대표 속성 키워드 k3 쌍에 상응하는 연관 가중치 y3,4를 곱한 값인 (x2,4Хy3, 4)를 이용하여 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4를 획득할 수 있다. 다른 실시 예에서 제어부(320)는 곱하기 대신 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4가 x2,4 및 y3,4과 양의 상관 관계를 가지도록 하는 다른 연산/이용 방식을 적용한 함수 f(x2, 4,y3 , 4)를 활용하여 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4를 획득할 수도 있다. 또한 (x2,4Хy3, 4)를 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4로써 활용하는 방법 및 (x2,4Хy3, 4)에 기타 요인에 기반한 보정을 가하여 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2,3,4로써 활용하는 방법 모두 활용될 수 있다.In particular, the method of applying the associated weight may be a method of multiplying the basic reserved word-sub keyword association degree x 2,4 by the association keyword y 3,4 corresponding to the lower keyword B3 4 and the representative attribute keyword k 3 pair. For example, when the reserved word is C 2 , the
단계 1520에서 제어부(320)는 조정 예약어-하위 키워드 연관도 x2, 3,f의 누적값을 이용하여 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 간의 기본 예약어-키워드 연관도를 설정할 수 있다. 즉 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 간의 기본 예약어-키워드 연관도는 가 될 수 있다. 즉, 하위 키워드 B31 내지 B350에 대해 예약어 C2와의 기본 예약어-하위키워드 연관도 x2,f를 구한 뒤 각각에 대해 해당 하위 키워드에 대한 연관 가중치 y3,f를 반영하여 x2, 3,f를 구하고 x2, 3,f를 누적하여 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 간의 기본 예약어-키워드 연관도를 구할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 간의 기본 예약어-키워드 연관도는 에 기타 요인에 의한 보정을 가한 값이 될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 예약어 C2 및 대표 속성 키워드 k3 간의 기본 예약어-키워드 연관도는 과 양의 상관 관계를 가지는 값이 될 수 있다. 여기서는 하나의 대표속성 키워드에 연결돼 있는 하위 키워드가 50개인 것으로 가정하였으나, 대표속성 키워드에 연결돼 있는 하위 키워드의 개수가 달라지면 수식에서 f의 누적 범위가 50이 아닌 다른 값이 될 수 있을 것이다.In
도 16은 본 명세서의 다른 실시 예에 따르는 단계 1340의 상세 순서도이다. 도 16의 단계 1510, 단계 1520의 과정은 도 15를 참조하여 상술한 과정과 동일하므로 반복하지 않는다. 16 is a detailed flowchart of
도 16을 참조하면 단계 1530에서 제어부(320)는 특정 예약어에 대응하는 대표 키워드들 중 상기 예약어와 상기 대응하는 대표 키워드 쌍의 기본 예약어-키워드 연관도가 기준 기본 예약어-키워드 연관도 이하인 대표 키워드에 대한 기본 예약어-키워드 연관도를 삭제할 수 있다. 특정 예약어에 대응하는 대표 키워드들은 상기 특정 예약어와의 관계에서 기본 예약어-키워드 연관도가 설정돼 있는 키워드들을 가리킨다. 기준 기본 예약어-키워드 연관도는 미리 설정돼 있을 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 기준 기본 예약어-키워드 연관도는 특정 예약어에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도의 평균값을 이용하여 설정되거나 특정 예약어에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 크기 순서대로 배열했을 때 특정 순위의 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 설정될 수 있다. 기타 특정 예약어에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도들과 양의 상관관계를 가지는 특정 값이 기준 기본 예약어-키워드 연관도가 될 수 있다. 기준 기본 예약어-키워드 연관도는 예약어에 따라 달리 설정될 수도 있고, 모든 예약어에 대해 동일하게 설정될 수도 있다. 기본 예약어-키워드 연관도가 삭제되는 것은 예약어와 대표키워드 사이의 연관도가 없는 것으로 설정되는 것이다. 제어부는 연관도를 0으로 설정할 수도 있고, 기본 예약어-키워드 연관도를 나타내는 리스트(어레이, 기타 자료구조로 대체될 수 있음)에서 상기 예약어와 상기 대응하는 대표 키워드 쌍의 기본 예약어-키워드 연관도에 관한 정보를 삭제하는 방식으로 기본 예약어-키워드 연관도를 삭제할 수도 있다. 기타 기본 예약어-키워드 연관도가 삭제되었음 (또는 연관관계가 삭제되었음)을 알리는 정보를 부가하는 방식이 사용될 수도 있다.Referring to FIG. 16, in
단계 1530의 과정을 거치면 비교적 미세한 연관도를 가지는 기본 예약어-키워드 연관도가 삭제되어(즉, 연관도가 없는 것으로 설정됨) 지나치게 복잡한 연산을 수행하거나 사용자/관리자에게 실질적으로 의미가 없는 연관관계가 표시되지 않도록 할 수 있다.After the process of
도 17은 본 명세서의 또 다른 실시 예에 따르는 단계 1340의 상세 순서도이다.17 is a detailed flowchart of
도 17의 단계 1510, 단계 1520의 과정은 도 15를 참조하여 상술한 과정과 동일하므로 설명을 반복하지 않는다. 도 17의 단계 1530의 과정은 도 16을 참조하여 상술한 과정과 동일하므로 설명을 반복하지 않는다.The process of
단계 1540에서 제어부(320)는 삭제되지 않고 남아 있는 기본 예약어-키워드 연관도를 노멀라이즈 할 수 있다. 예를 들어 특정 대표 속성 키워드에 연결되어 저장된 기본 예약어-키워드 연관도의 평균값을 특정 범위에 포함되도록 하기 위하여 특정 대표 속성 키워드에 연결되어 저장된 기본 예약어-키워드 연관도들에 일정한 계수를 곱하여 상승시키거나 감소시킬 수 있다. 다른 예를 들어, 특정 대표 속성 키워드에 연결되어 저장된 기본 예약어-키워드 연관도의 총합이 특정 범위에 포함되도록 하기 위하여 특정 대표 속성 키워드에 연결되어 저장된 기본 예약어-키워드 연관도들에 일정한 계수를 곱하여 상승시키거나 감소시킬 수 있다. 즉, 어떠한 특정 대표 속성 키워드에 높은 값의 기본 예약어-키워드 연관도가 집중되어 어떠한 예약어를 선택하더라도 해당 특정 대표 속성 키워드만이 추천/사용되거나 특정 대표 속성 키워드가 거의 사용되지 않는 경우를 방지하기 위해 적당한 조정이 수행될 수 있다.In
다른 실시 예에 따르면 단계 1540에서 제어부(320)는 기본 예약어-키워드 연관도에 일정 계수를 곱하는 대신 일정 계수를 더하거나 로그, 제곱 등의 연산을 결합하여 노멀라이즈를 수행할 수도 있다. 또다른 실시 예에 따르면 특정 기준값 이상의 기본 예약어-키워드 연관도들만을 일부 감소시키거나 특정 기준값 이하의 기본 예약어-키워드 연관도들만을 일부 상승시키는 방식으로 노멀라이즈를 수행할 수도 있다. According to another embodiment, in
또 다른 실시 예에 따르면, 단계 1540에서 제어부(320)는 특정 예약어에 연결되어 저장된 기본 예약어-키워드 연관도의 평균값(또는 총합)을 특정 범위에 포함되도록 노멀라이즈를 수행할 수도 있다.According to another embodiment, in
도 17의 과정 중 단계 1530이 생략되고 기본 예약어-키워드 연관도 노멀라이즈 과정이 수행되는 변형 예도 가능하다.A modification example in which step 1530 is omitted in the process of FIG. 17 and a normalization process is performed for the basic reserved word-keyword association is also possible.
단계 1350에서 통신부(310)가 단말(200)로부터 수신 예약어를 수신하여 획득하고 수신 예약어를 제어부(320)에게 전달한다.In
수신 예약어는 단말(200)이 검색 사용자로부터 수신한 예약어이다. 단말(200)은 음성 입력을 전기적 신호(음성 신호)로 변환하여 검색 장치(300)에게 전달할 수 있다. 검색 장치(300)의 제어부(320)는 음성 신호를 분석하여 텍스트로 변환하고 변환 텍스트를 예약어에 매칭시킬 수 있다. 제어부(320)는 또한 음성 신호를 분석하여 음성의 억양이나 높낮이, 빠르기, 호흡 상태 등을 분석하여 정황 정보로서 활용할 수도 있다.The reserved word is a reserved word received by the terminal 200 from the search user. The terminal 200 may convert a voice input into an electrical signal (voice signal) and transmit it to the
다른 실시 예에 따르면 단말(200)은 음성 입력을 텍스트로 변환하여 변환 텍스트를 검색 장치(300)에게 전달할 수 있다. 단말(200)은 수신한 음성 입력의 억양이나 높낮이, 빠르기, 호흡 상태 등을 분석하여 분석 정보를 검색 장치(300)에게 전달할 수 있다. 검색 장치(300)는 분석 정보를 일종의 정황 정보로서 활용할 수도 있다.According to another embodiment, the terminal 200 may convert the voice input into text and transmit the converted text to the
단계 1360에서 제어부(320)는 객체-키워드 연관도 및 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득한다. 단계 1360의 과정은 도 9의 단계 940의 방식 또는 도 12의 방식에 따라 수행될 수 있다. 동일한 내용의 설명은 생략한다.In
단계 1370에서 제어부(320)는 수신 예약어에 대응하는 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공할 수 있다. 단계 1370의 과정은 단계 950의 과정과 동일한 방식으로 수행될 수 있다. 동일한 설명은 생략한다.In
도 14는 본 명세서의 또 다른 실시 예에 따르는 정보 제공 과정의 순서도이다.14 is a flowchart of an information providing process according to another embodiment of the present specification.
도 14의 단계 1310, 1320, 1330, 1340, 1350, 1360, 1370은 도 13의 단계 1310, 1320, 1330, 1340, 1350, 1360, 1370과 동일하므로 동일한 설명은 반복하지 않는다.
도 14에서 추가된 단계 1333은 대표 속성 키워드와 하위 키워드가 결정된 이후 어느 시점에라도 수행될 수 있다. 예를 들어 단계 1333은 단계 1330과 동시에/병행하여 수행될 수도 있고 단계 1333의 과정이 단계 1330 도중에 수행될 수도 있다.
단계 1333에서 제어부(320)는 대표 속성 키워드와 하위 키워드 간의 연관 가중치를 저장한다. 연관 가중치가 설정되는 과정이 단계 1330에서 수행되지 않는 경우 도 5의 단계 530의 과정과 동일 유사한 과정을 통해 대표 속성 키워드와 하위 키워드 간의 연관 가중치가 설정될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면 제어부(320)는 단계 1330에서 설정된 연관 가중치를 불러오는 방식으로 대표 속성 키워드와 하위 키워드 간의 연관 가중치를 저장할 수도 있다.In
단계 1337에서 제어부(320)는 하위 키워드와 예약어 사이의 기본 예약어-하위키워드 연관도를 획득한다. In
제어부(320)는 예를 들어 하위 키워드가 예약어와 동일 또는 유사한 문맥에 등장하는 빈도를 고려하여 예약어와 하위 키워드 사이의 연관도를 판단할 수 있다. 예를 들어 특정 문장에서 키워드 A의 주변에 등장하는 단어들은 다른 문서에서도 키워드 A와 연관된 단어의 주변에 등장할 수 있으리라고 볼 수 있다. The
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 습해서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but in July, the weather was so humid that I suffered."
위 두 문장을 살펴보면 같은 문맥에서 "더워서"라는 단어가 "습해서"라는 단어로 대체되었다. 제어부(320)는 "덥다"와 "습하다"가 서로 연관된 단어라는 것을 유추할 수 있다.Looking at the two sentences above, the word "because it was hot" was replaced by the word "wet" in the same context. The
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
"큰 맘 먹고 휴가를 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on vacation with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
마찬가지로 제어부(320)는 위 두 문장을 통해 "여행"과 "휴가"가 연관된 단어라는 것을 유추할 수 있다.Similarly, the
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 7월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too hot."
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 8월이라 날씨가 너무 더워서 고생했다.""I went on a trip with a big heart, but it was August, so I suffered because the weather was too hot."
마찬가지로 제어부(320)는 위 두 문장을 통해 "7월"과 "8월"이 연관된 단어라는 것을 유추할 수 있다.Similarly, the
제어부(320)는 이전에 수집된 문서들을 통해 "덥다"와 "습하다"가 서로 연관된 단어이고 "7월"과 "8월"이 서로 연관된 단어이며 "여행"과 "휴가"가 서로 연관된 단어임을 저장해 둘 수 있다 이후 아래와 같은 문장을 수집한다고 가정한다.Through the previously collected documents, the
"큰 맘 먹고 휴가를 갔으나 7월이라 날씨가 너무 습해서 고생했다.""I went on vacation with a big heart, but it was July, so I suffered because the weather was too humid."
"큰 맘 먹고 여행을 갔으나 8월이라 날씨가 너무 더워서 힘들었다.""I went on a trip with a big heart, but it was hard because the weather was so hot in August."
두 문장이 동일한 문맥은 아니지만 덥다"와 "습하다"가 서로 연관된 단어이고 "7월"과 "8월"이 서로 연관된 단어이며 "여행"과 "휴가"가 서로 연관된 단어임을 알고 있다면, 제어부(320)는 위 문장을 통해 "고생했다"와 "힘들었다" 역시 연관된 단어임을 학습할 수 있을 것이다.If the two sentences are not in the same context, but if it is known that “hot” and “wet” are related words, “July” and “August” are related words, and “travel” and “vacation” are related words, the controller 320 ) Through the above sentence, you can learn that "difficult" and "difficult" are also related words.
동일/유사한 문맥에 등장하는 빈도가 높은 키워드 쌍은 서로 연관도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 아울러 두 키워드가 등장하는 문맥의 유사도가 높을수록 두 키워드 사이의 연관도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 제어부(320)는 수집되는 문서들을 이용해 학습을 진행하여 키워드들 사이의 연관도를 설정하고, 설정된 키워드 간 연관도와 문장의 문맥을 이용하여 해당 문장에서 등장하는 키워드들의 연관도를 설정하는 식으로 키워드 간 연관도 판단의 정확성을 높일 수 있다.Keyword pairs with high frequency appearing in the same/similar context can be judged to be highly related to each other. In addition, the higher the similarity between contexts in which two keywords appear, the higher the correlation between the two keywords. The
이와 유사한 학습 방식으로 NNLM(Neural Net Language Model), RNNLM(Recurrent Neural Net Language Model), word2vec, 스킵그램(skipgram) 및 CBOW(Continuous Bag-of-Words)방식이 알려져 있다. 특히 word2vec을 이용할 경우 word2vec은 문서들을 이용해 학습하여 각 키워드들을 벡터에 대응시키고, 두 키워드 사이의 유사도는 두 벡터의 코사인 유사도 계산을 통해 파악할 수 있다.As a similar learning method, NNLM (Neural Net Language Model), RNNLM (Recurrent Neural Net Language Model), word2vec, skipgram, and CBOW (Continuous Bag-of-Words) methods are known. In particular, in the case of using word2vec, word2vec can be learned by using documents to map each keyword to a vector, and the similarity between two keywords can be determined by calculating the cosine similarity between the two vectors.
도 20은 본 명세서의 일 실시 예에 따르는 용어 계층을 나타낸 도면이다.20 is a diagram illustrating a term hierarchy according to an embodiment of the present specification.
도 13 또는 도 14의 과정을 완료하면 예약어들(C1~Cq)과 대표 속성 키워드들(k1~kn), 그리고 하위 키워드들(BX1~BX50) 사이의 계층 관계가 설정된다. When the process of FIG. 13 or 14 is completed, a hierarchical relationship between reserved words C 1 to C q , representative attribute keywords k 1 to k n , and lower keywords BX 1 to BX 50 is established. .
예약어와 대표 속성 키워드 사이에는 기본 예약어-키워드 연관도가 설정되고, 대표 속성 키워드와 하위 키워드 사이에는 연관가중치가 설정된다. 이러한 계층관계를 이용해 제어부(320)는 예약어에 따라 알맞은 객체를 추천해 주거나 새로운 예약어 후보를 선정하는 등의 동작을 수행할 수 있다. 또한 도 20의 계층 관계는 새로운 자료가 반영되어 도 13, 도 14와 같은 과정을 반복하면서 학습을 통해 계층 관계가 수정되거나 보완될 수 있다.A basic reserved word-keyword association is established between the reserved word and the representative attribute keyword, and an association weight is established between the representative attribute keyword and the sub-keyword. Using this hierarchical relationship, the
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.At this time, it will be understood that each block of the process flow chart diagrams and combinations of the flow chart diagrams can be performed by computer program instructions. Since these computer program instructions may be mounted on a processor of a general purpose computer, special purpose computer or other programmable data processing equipment, those instructions performed through a processor of a computer or other programmable data processing equipment are described in flowchart block(s). It creates a means to perform functions. These computer program instructions can also be stored in computer readable or computer readable memory that can be oriented to a computer or other programmable data processing equipment to implement a function in a particular way, so that computer readable or computer readable memory It is also possible for the instructions stored in to produce an article of manufacture containing instructions means for performing the functions described in the flowchart block(s). Computer program instructions can also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, so a series of operational steps are performed on a computer or other programmable data processing equipment to create a process that is executed by the computer to create a computer or other programmable data. It is also possible for instructions to perform processing equipment to provide steps for executing the functions described in the flowchart block(s).
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.Also, each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing the specified logical function(s). It should also be noted that in some alternative implementations, it is also possible that the functions mentioned in the blocks occur out of sequence. For example, two blocks shown in succession may in fact be executed substantially simultaneously, or it is also possible that the blocks are sometimes executed in reverse order according to a corresponding function.
이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 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, 프로그램 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'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.At this time, the term'~ unit' used in this embodiment means a hardware component such as software or an FPGA or an ASIC, and'~ unit' performs certain roles. However,'~bu' is not limited to software or hardware. The'~ unit' may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to reproduce one or more processors. Thus, as an example,'~ unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions, attributes, and procedures. , Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays, and variables. The functions provided within components and'~units' may be combined into a smaller number of components and'~units', or further separated into additional components and'~units'. In addition, the components and'~ unit' may be implemented to play one or more CPUs in the device or secure multimedia card.
본 명세서가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 명세서가 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 명세서의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.Those skilled in the art to which the present specification pertains will appreciate that the present specification may be implemented in other specific forms without changing its technical spirit or essential characteristics. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. The scope of the present specification is indicated by the scope of the claims, which will be described later, rather than the detailed description, and all the changed or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts are included in the scope of the specification. Should be interpreted.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 명세서의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 명세서의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 명세서의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 명세서의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 명세서가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.On the other hand, the present specification and drawings have been described with respect to preferred embodiments of the present specification, although specific terms have been used, they are merely used in a general sense to easily describe the technical contents of the present specification and to help understand the invention. It is not intended to limit the scope of the specification. It is apparent to those skilled in the art to which the present specification pertains that other modifications based on the technical spirit of the present specification can be implemented in addition to the embodiments disclosed herein.
Claims (18)
대표 속성 키워드를 포함하는 대표 속성 키워드 후보집합을 추출하는 단계;
사용자에 의해 선택된 예약어를 포함하는 예약어 집합을 설정하는 단계;
객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장하는 단계;
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계;
사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 단계;
상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하는 단계; 및
상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법.In the information providing method of the information providing device,
Extracting a representative attribute keyword candidate set including a representative attribute keyword;
Setting a set of reserved words including reserved words selected by the user;
Storing object-keyword associations corresponding to the object item and the representative attribute keyword pair;
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. ;
Obtaining a reserved word selected by the user;
Obtaining a reserved word-object association corresponding to each pair of the received reserved word and each object item by using the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree; And
And providing an object item according to the reserved word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair.
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계 이전에,
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치를 저장하는 단계; 및
상기 대표 속성 키워드에 상응하는 각 하위 키워드와 상기 예약어 사이의 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 단계를 더 포함하는 정보 제공 방법.According to claim 1,
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. Before,
Storing an association weight corresponding to the representative attribute keyword and the sub-keyword pair; And
And obtaining a basic reserved word-sub-keyword correlation between each sub-keyword corresponding to the representative attribute keyword and the reserved word.
상기 대표 속성 키워드에 상응하는 각 하위 키워드와 상기 예약어 사이의 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 단계는,
각 하위 키워드가 상기 예약어와 동일 또는 유사한 문맥에 등장하는 빈도를 고려하여 상기 예약어와 각 하위 키워드 사이의 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 판단하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법.According to claim 2,
The step of obtaining the basic reserved word-sub-keyword correlation between each sub-keyword corresponding to the representative attribute keyword and the reserved word may include:
And determining a basic reserved word-sub-keyword correlation between the reserved word and each sub-keyword in consideration of the frequency with which each sub-keyword appears in the same or similar context to the reserved word.
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계는,
각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 대하여 상기 예약어 및 상기 하위 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 상기 하위 키워드 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 연관 가중치를 적용하여 상기 대표 속성 키워드에 대한 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 단계; 및
특정 대표 속성 키워드에 대한 상기 조정 예약어-하위 키워드 연관도의 누적값과 양의 상관관계를 가지도록 상기 예약어와 상기 특정 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 설정하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법.According to claim 1,
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. Is,
For each reserved word and sub-keyword pair, the related keyword corresponding to the sub-keyword and the representative attribute keyword pair is applied to the basic reserved word-sub-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the sub-keyword pair, and each reserved word for the representative attribute keyword And obtaining an adjusted reserved word-sub-keyword correlation corresponding to the lower keyword pair; And
And setting a basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the specific representative attribute keyword pair so as to have a positive correlation with a cumulative value of the adjusted reserved word-lower keyword association degree for a specific representative attribute keyword. How to provide information.
각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 대하여 상기 예약어 및 상기 하위 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 상기 하위 키워드 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 연관 가중치를 적용하여 상기 대표 속성 키워드에 대한 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 단계는,
각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 대하여 상기 예약어 및 상기 하위 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 상기 하위 키워드 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 연관 가중치를 곱한 값을 이용하여 상기 대표 속성 키워드에 대한 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법.According to claim 4,
For each reserved word and sub-keyword pair, the related keyword corresponding to the sub-keyword and the representative attribute keyword pair is applied to the basic reserved word-sub-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the sub-keyword pair, and each reserved word for the representative attribute keyword And obtaining a reconciliation reserved word-sub-keyword correlation corresponding to the lower keyword pair,
For each reserved word and sub-keyword pair, the basic keyword-sub-keyword correlation degree corresponding to the reserved word and the sub-keyword pair is multiplied by an association weight corresponding to the sub-keyword and representative attribute keyword pair, and the keyword is used for the representative attribute keyword. And obtaining a reconciliation reserved word-sub-keyword correlation corresponding to each pair of reserved words and sub-keywords.
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계는,
특정 예약어와 대응되는 기본 예약어-키워드 연관도를 가지는 대표 키워드 중 상기 특정 예약어와 대응하는 대표 키워드 쌍의 기본 예약어-키워드 연관도가 기준 기본 예약어-키워드 연관도 이하인 대표 키워드에 대한 기본 예약어-키워드 연관도를 삭제하는 단계를 더 포함하는 정보 제공 방법. According to claim 4,
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. Is,
Among the basic keywords having a basic reserved word-keyword association degree corresponding to a specific reserved word, the basic reserved word-keyword association of the basic reserved word-keyword correlation degree of the representative keyword pair corresponding to the specific reserved word is below the basic basic reserved word-keyword correlation degree And further comprising the step of deleting the diagram.
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계는,
특정 예약어에 대응하는 대표 키워드 중 상기 특정 예약어와 상기 대응하는 대표 키워드 쌍의 기본 예약어-키워드 연관도가 높은 순서대로 선정한 일정 개수의 대표 키워드를 제외한 대표 키워드에 대한 기본 예약어-키워드 연관도를 삭제하는 단계를 더 포함하는 정보 제공 방법. According to claim 4,
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. Is,
To delete the basic reserved word-keyword association for the representative keyword excluding a certain number of representative keywords selected in the order in which the basic reserved word-keyword association between the specific reserved word and the corresponding representative keyword pair among the representative keywords corresponding to the specific reserved word is high. Method of providing information further comprising a step.
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계는,
상기 특정 예약어에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도 중 삭제되지 않은 기본 예약어-키워드 연관도에 일정한 계수를 곱하여 상승시키거나 감소시킴으로써 를 노멀라이즈 하는 단계를 더 포함하는 정보 제공 방법.The method of claim 6 or 7,
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. Is,
Further comprising the step of normalizing by increasing or decreasing by multiplying a certain coefficient by the non-deleted basic reserved word-keyword association among the basic reserved word-keyword correlations corresponding to the specific reserved word.
대표 속성 키워드를 포함하는 대표 속성 키워드 후보집합을 추출하는 단계;
사용자에 의해선택된 예약어를 포함하는 예약어 집합을 설정하는 단계;
객체 항목과 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 객체-키워드 연관도를 저장하는 단계;
대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 단계;
사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 단계;
상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하는 단계; 및
상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공하는 단계를 포함하고,
상기 예약어 집합을 설정하는 단계는,
하나의 언어단위 또는 둘 이상의 연속된 언어단위들이 문서 집합에 포함된 문서에 등장하는 횟수 및 상기 하나의 언어단위 또는 둘 이상의 연속된 언어단위들로부터 미리 설정된 거리 이내에 감정어 사전에 포함된 감정어가 위치하는 횟수를 고려하여 예약어 후보를 설정하는 단계;
설정된 예약어 후보 정보를 포함하는 예약어 선택 인터페이스를 생성하기 위한 인터페이스 정보를 제공하는 단계; 및
예약어 선택 인터페이스를 통해 예약어 선택 입력을 수신하면, 선택 입력에 따라 선택된 예약어 후보를 예약어 집합에 추가하는 단계를 포함하는 단계를 포함하는 정보 제공 방법. In the information providing method of the information providing device,
Extracting a representative attribute keyword candidate set including a representative attribute keyword;
Setting a set of reserved words including reserved words selected by the user;
Storing object-keyword associations corresponding to the object item and the representative attribute keyword pair;
Storing the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. ;
Obtaining a reserved word selected by the user;
Obtaining a reserved word-object association corresponding to each pair of the received reserved word and each object item by using the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree; And
Providing an object item according to the reservation word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair,
The step of setting the set of reserved words,
The number of times one language unit or two or more consecutive language units appear in a document included in the document set and the emotion words included in the dictionary of words within a predetermined distance from the one or more consecutive language units Setting a reserved word candidate in consideration of the number of times;
Providing interface information for generating a reserved word selection interface including set reserved word candidate information; And
And receiving a reserved word selection input through a reserved word selection interface, adding a selected reserved word candidate to the reserved word set according to the selected input.
상기 객체-키워드 연관도 및 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 저장부; 및
사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 통신부를 포함하고,
상기 제어부는 상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하고,
상기 제어부는 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공하는 정보 제공 장치.The candidate attribute keyword candidate set including the representative attribute keyword is extracted, a set of reserved words including the reserved word selected by the user is set, and the object-keyword correspondence corresponding to the object item and the representative attribute keyword pair is stored in the storage unit The basic reserved word-keyword correlation corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair is stored using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and the sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. A control unit that stores in the unit;
A storage unit for storing the object-keyword association degree and a basic reserved word-keyword association degree; And
And a communication unit that acquires a reserved word selected by the user,
The control unit obtains a reserved word-object association corresponding to each pair of the received reserved word and each object item by using the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree,
The controller provides an information item providing an object item according to the reservation word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair.
상기 제어부가 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치 및 예약어와 하위 키워드 쌍에 대응되는 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 이용하여 예약어와 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 상기 저장부에 저장하기 이전에,
상기 제어부가 대표 속성 키워드와 하위 키워드 쌍에 대응되는 연관 가중치를 상기 저장부에 저장하고, 상기 대표 속성 키워드에 상응하는 각 하위 키워드와 상기 예약어 사이의 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 정보 제공 장치.The method of claim 10,
The controller determines the basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair by using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and the sub-keyword pair, and the basic reserved word-sub-keyword correspondence corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. Before storing in the storage unit,
Provides information for the control unit to store association weights corresponding to pairs of the representative attribute keywords and sub-keywords in the storage unit, and to obtain a basic reserved word-sub-keyword correlation between each sub-keyword and the reserved word corresponding to the representative attribute keyword. Device.
상기 제어부는,
각 하위 키워드가 상기 예약어와 동일 또는 유사한 문맥에 등장하는 빈도를 고려하여 상기 예약어와 각 하위 키워드 사이의 기본 예약어-하위 키워드 연관도를 판단하는 정보 제공 장치.The method of claim 11,
The control unit,
An information providing apparatus that determines a basic reserved word-sub-keyword correlation between the reserved word and each sub-keyword in consideration of the frequency with which each sub-keyword appears in the same or similar context to the reserved word.
상기 제어부는,
각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 대하여 상기 예약어 및 상기 하위 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 상기 하위 키워드 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 연관 가중치를 적용하여 상기 대표 속성 키워드에 대한 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하고,
특정 대표 속성 키워드에 대한 상기 조정 예약어-하위 키워드 연관도의 누적값과 양의 상관관계를 가지도록 상기 예약어와 상기 특정 대표 속성 키워드 쌍에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도를 설정하는 정보 제공 장치.The method of claim 10,
The control unit,
For each reserved word and sub-keyword pair, the related keyword corresponding to the sub-keyword and the representative attribute keyword pair is applied to the basic reserved word-sub-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the sub-keyword pair, and each reserved word for the representative attribute keyword And a reconciliation reserved word-sub-keyword correlation corresponding to the sub-keyword pair,
An information providing apparatus for establishing a basic reserved word-keyword correspondence corresponding to the reserved word and the specific representative attribute keyword pair so as to have a positive correlation with a cumulative value of the adjusted reserved word-lower keyword association degree for a specific representative attribute keyword.
상기 제어부는,
각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 대하여 상기 예약어 및 상기 하위 키워드 쌍에 상응하는 기본 예약어-하위 키워드 연관도에 상기 하위 키워드 및 대표 속성 키워드 쌍에 상응하는 연관 가중치를 곱한 값을 이용하여 상기 대표 속성 키워드에 대한 각 예약어 및 하위 키워드 쌍에 상응하는 조정 예약어-하위 키워드 연관도를 획득하는 정보 제공 장치.The method of claim 13,
The control unit,
For each reserved word and sub-keyword pair, the basic keyword-sub-keyword correlation degree corresponding to the reserved word and the sub-keyword pair is multiplied by an association weight corresponding to the sub-keyword and representative attribute keyword pair, and the keyword is used for the representative attribute keyword. An information providing device for acquiring a reconciliation reserved word-sub-keyword correlation corresponding to each pair of reserved words and sub-keywords.
상기 제어부는,
특정 예약어와 대응되는 기본 예약어-키워드 연관도를 가지는 대표 키워드 중 상기 특정 예약어와 대응하는 대표 키워드 쌍의 기본 예약어-키워드 연관도가 기준 기본 예약어-키워드 연관도 이하인 대표 키워드에 대한 기본 예약어-키워드 연관도를 삭제하는 정보 제공 장치. The method of claim 13,
The control unit,
Among the basic keywords having a basic reserved word-keyword association degree corresponding to a specific reserved word, the basic reserved word-keyword association of the basic reserved word-keyword correlation degree of the representative keyword pair corresponding to the specific reserved word is below the basic basic reserved word-keyword correlation degree Information providing device for deleting a degree.
상기 제어부는,
특정 예약어에 대응하는 대표 키워드 중 상기 특정 예약어와 상기 대응하는 대표 키워드 쌍의 기본 예약어-키워드 연관도가 높은 순서대로 선정한 일정 개수의 대표 키워드를 제외한 대표 키워드에 대한 기본 예약어-키워드 연관도를 삭제하는 정보 제공 장치. The method of claim 13,
The control unit,
To delete the basic reserved word-keyword association for the representative keyword excluding a certain number of representative keywords selected in the order in which the basic reserved word-keyword association between the specific reserved word and the corresponding representative keyword pair among the representative keywords corresponding to the specific reserved word is high. Information provision device.
상기 제어부는,
상기 특정 예약어에 대응하는 기본 예약어-키워드 연관도 중 삭제되지 않은 기본 예약어-키워드 연관도에 일정한 계수를 곱하여 상승시키거나 감소시킴으로써 를 노멀라이즈 하는 정보 제공 장치.The method of claim 15 or 16,
The control unit,
An information providing device that normalizes by increasing or decreasing multiplied by a constant coefficient multiplied by a constant coefficient among the basic reserved word-keyword associations not deleted among the basic reserved word-keyword correlations corresponding to the specific reserved words.
상기 객체-키워드 연관도 및 기본 예약어-키워드 연관도를 저장하는 저장부; 및
사용자에 의해 선택된 수신 예약어를 획득하는 통신부를 포함하고,
상기 제어부는 상기 객체-키워드 연관도 및 상기 기본 예약어-키워드 연관도를 이용하여 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 예약어-객체 연관도를 획득하고,
상기 제어부는 상기 수신 예약어와 각 객체 항목 쌍에 대응하는 상기 예약어-객체 연관도에 따라 객체 항목을 제공하며,
상기 제어부는,
하나의 언어단위 또는 둘 이상의 연속된 언어단위들이 문서 집합에 포함된 문서에 등장하는 횟수 및 상기 하나의 언어단위 또는 둘 이상의 연속된 언어단위들로부터 미리 설정된 거리 이내에 감정어 사전에 포함된 감정어가 위치하는 횟수를 고려하여 예약어 후보를 설정하고;
상기 통신부는 설정된 예약어 후보 정보를 포함하는 예약어 선택 인터페이스를 생성하기 위한 인터페이스 정보를 제공하고,
상기 통신부가 예약어 선택 인터페이스를 통해 예약어 선택 입력을 수신하면, 상기 제어부는 선택 입력에 따라 선택된 예약어 후보를 예약어 집합에 추가하는 정보 제공 장치.The candidate attribute keyword candidate set including the representative attribute keyword is extracted, a set of reserved words including the reserved word selected by the user is set, and the object-keyword correspondence corresponding to the object item and the representative attribute keyword pair is stored in the storage unit The basic reserved word-keyword correlation corresponding to the reserved word and the representative attribute keyword pair is stored using the association weight corresponding to the representative attribute keyword and the sub-keyword pair and the basic reserved word-lower keyword association corresponding to the reserved word and sub-keyword pair. A control unit that stores in the unit;
A storage unit for storing the object-keyword association degree and a basic reserved word-keyword association degree; And
And a communication unit that acquires a reserved word selected by the user,
The control unit obtains a reserved word-object association corresponding to each pair of the received reserved word and each object item by using the object-keyword association degree and the basic reserved word-keyword association degree,
The controller provides an object item according to the reservation word-object association degree corresponding to the received reserved word and each object item pair,
The control unit,
The number of times one language unit or two or more consecutive language units appear in a document included in the document set and the emotion words included in the dictionary of words within a predetermined distance from the one or more consecutive language units A reserved word candidate is set in consideration of the number of times;
The communication unit provides interface information for generating a reserved word selection interface including set reserved word candidate information,
When the communication unit receives a reserved word selection input through the reserved word selection interface, the control unit adds a reserved word candidate according to the selected input to the reserved word set.
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