KR20200098378A

KR20200098378A - 설명 정보 확정 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체

Info

Publication number: KR20200098378A
Application number: KR1020190155196A
Authority: KR
Inventors: 일린 장; 티안싱 양; 순차오 송; 용 주
Original assignee: 베이징 바이두 넷컴 사이언스 앤 테크놀로지 코., 엘티디.
Priority date: 2019-02-12
Filing date: 2019-11-28
Publication date: 2020-08-20
Also published as: CN109933647A; US20200257659A1; KR102485179B1; EP3696746A1; JP2020135853A; JP7026092B2

Abstract

본 발명의 실시예는 설명 정보 확정 방법, 장치, 전자기기 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 관한 것이다. 상기 방법은 수신된 조회 정보의 특징 표현을 확정한다. 상기 방법은, 이벤트 요소 베이스에서, 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하는 단계를 더 포함할 수 있되, 상기 요소 표현은 지식 베이스에 기록된 이벤트에 기반하여 생성된 것일 수 있다. 이밖에, 상기 방법은 지식 베이스로부터, 매칭되는 상기 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득하고 따라서 획득된 설명 정보에 기반하여, 조회 정보에 대응되는 설명 정보를 확정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 기술적 해결수단은 결제류 작업의 처리 방식을 정확하고 자동화적으로 판정할 수 있고, 작업 효율을 현저하게 향상시켜, 업계 내 및 업계 외의 사용자에게 보다 가치가 있는 기준을 제공할 수 있다.

Description

설명 정보 확정 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체{METHOD, DEVICE, ELECTRONIC DEVICE AND COMPUTER STORAGE MEDIUM FOR DETERMINING DESCRIPTION INFORMATION}

본 발명의 실시예는 대체적으로 정보 처리 분야에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 설명 정보 확정 방법, 장치, 전자기기 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 관한 것이다.

많은 업계의 일상적인 작업 프로세스는 대량의 결제류 작업이 존재한다. 이러한 유형의 작업은 여러 조건의 조합에 기반하여 상이한 전략 또는 방식으로 작업을 처리하도록 판정해야 한다. 대량의 유사한 반복이 많은 작업은 관련 종사자의 작업 정력과 시간을 소모한다. 이밖에, 업계 내 사용자가 아닌 다른 사용자는 관련 업계의 지식을 갖추지 않으므로, 상기 업계와 관련된 질문이 있을 경우, 상기 질문의 답에 대해 간단하고 정확하게 해답 또는 획득할 수 없다.

본 발명의 예시에 따른 실시예는 설명 정보를 확정하는 해결수단을 제공한다.

본 발명의 제1 양태에 따르면, 수신된 조회 정보의 특징 표현을 확정하는 단계를 포함하는 설명 정보 확정 방법을 제공한다. 상기 방법은, 이벤트 요소 베이스에서, 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하는 단계를 더 포함할 수 있되, 상기 요소 표현은 지식 베이스에 기록된 이벤트에 기반하여 생성된 것일 수 있다. 이밖에, 상기 방법은 지식 베이스로부터 매칭되는 상기 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득하고 따라서 획득된 설명 정보에 기반하여, 조회 정보에 대응되는 설명 정보를 확정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 제2 양태에 따르면, 수신된 조회 정보의 특징 표현을 확정하도록 구성된 특징 표현 확정 모듈; 이벤트 요소 베이스에서, 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하도록 구성된 요소 표현 확정 모듈 - 상기 요소 표현은 지식 베이스에 기록된 이벤트에 기반하여 생성된 것임- ; 지식 베이스로부터, 매칭되는 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득하도록 구성된 설명 정보 획득 모듈; 및 획득된 설명 정보에 기반하여, 조회 정보에 대응되는 설명 정보를 확정하도록 구성된 설명 정보 확정 모듈을 포함하는 설명 정보 확정 장치를 제공한다.

본 발명의 제3 양태에 따르면, 하나 또는 복수의 프로세서; 및 하나 또는 복수의 프로그램을 저장하기 위한 저장 장치를 포함하는 전자 기기에 있어서, 하나 또는 복수의 프로그램이 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 하나 또는 복수의 프로세서가 본 발명의 제1 양태에 따른 방법을 구현하도록 하는 기기를 제공한다.

본 발명의 제4 양태에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서, 상기 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 본 발명의 제1 양태에 따른 방법을 구현하도록 하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 제공한다.

본 발명 내용의 일부에서 설명된 내용은 본 발명의 실시예의 핵심 또는 주요 특징을 한정하려는 것을 목적으로 하지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하려는 것이 아님을 이해해야 한다. 본 발명의 다른 특징은 이하 설명에 의해 쉽게 이해될 것이다.

첨부된 도면을 결부하고 이하 상세한 설명을 참조하여, 본 발명의 다양한 실시예의 상술한 설명 및 다른 특징 이점 및 양태는 보다 명백해질 것이다. 도면에서, 동일하거나 유사한 도면 표기는 동일하거나 유사한 요소를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들이 구현될 수 있는 예시적 환경의 모식도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일부 실시예에 따른 지식 베이스의 모식도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 설명 정보를 확정하기 위한 프로세스의 흐름도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 요소 베이스를 구축하기 위한 프로세스의 흐름도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 설명 정보를 확정하기 위한 장치의 예시적 블록도를 도시한다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예들이 구현될 수 있는 컴퓨팅 기기의 블록도를 도시한다.

아래에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명한다. 본 발명의 일부 실시예가 도면에 도시되어 있지만 본 발명은 다양한 형태로 구현될 수 있음을 이해해야 할 것이며, 여기서 설명된 실시예에 한정되는 것으로 해석되어서는 안되며, 반대로 이러한 실시예를 제공하는 것은 본 발명을 보다 분명하고 완전하게 이해하기 위한 것이다. 본 발명의 도면 및 실시예는 단지 예시로서 작용되며, 본 발명의 보호 범위를 한정하려는 것이 아님을 이해해야 한다.

본 발명의 실시예의 설명에서, 용어 "포함하다" 및 이와 유사한 용어는 "포함하지만 한정되지 않는다"와 같은 개방적 포함으로 이해되어야 한다. 용어 "기반하여"는 "적어도 일부가 기반하여"로 이해되어야 한다. 용어 "일 실시예" 또는 "상기 실시예"는 "적어도 일 실시예"로 이해되어야 한다. 용어 "제1", "제2" 등은 상이하거나 동일한 객체를 대신 지칭할 수 있다. 아래 설명은 다른 명시적 및 암시적 정의를 더 포함할 수 있다.

상술한 설명에서 언급된 바와 같이, 유사한 질문 및 답변 메커니즘을 갖는 정보 처리 방법이 시급하며, 이로써 여러 조건의 조합에 기반하여 어떠한 전략 또는 방식으로 결제류 작업을 처리하도록 판정할 수 있다. 현재 존재하는 유사한 기존의 방법은 예를 들어, 사용자가 상기 작업에 관한 "사유 범주" 등 정보를 수동으로 선택하여 유사한 작업의 범위를 명확하게 해야 하는 것이다. 이후, 컴퓨터는 통상적으로 유사한 작업에 대한 간단한 데이터 통계에 기반하여 하나 또는 다수의 처리 방식의 성공 또는 실패의 확률 수치를 얻는다. 이러한 유형의 방법은 한계가 있으며, 상기 방법을 수행하려면 사용자가 비교적 높은 관련 지식을 축적하여야만 인간-기계 상호 작용 단계에서 정확한 사유 범주 또는 자문 범위를 선택할 수 있고 따라서 사용자의 사용 문턱을 향상시키기 때문이다. 동시에 사용자는 빠른 자연 언어 상호 작용을 사용하거나 테스트 소재를 직접 제출할 수 없으므로 사용자 행동이 제한된다. 이밖에, 가장 간단한 수학 통계를 사용하여 동일한 유형의 문제의 "성공", "실패"에 대한 확률 판단을 완성하면, 사용자의 예측 분석에 대해 단지 수학 참조적 의미만 있고, 어떠한 실질적인 참조적 의미가 없다. 따라서, 결제류 작업의 처리 방식을 어떻게 정확하고 자동화적으로 판정하는가 하는 것은 현재 시급히 해결해야 하는 문제로 된다.

본 발명의 실시예에 따라, 설명 정보를 확정하기 위한 해결수단을 제안한다. 상기 해결수단에서, 일부 유형의 작업의 기존의 텍스트 및 데이터에 기반하여 하나의 지식 그래프 형태의 지식 베이스를 사전 생성하고, 또한 상기 지식 베이스에서 대응되는 기존의 텍스트 중의 키워드를 추출하여, 벡터화된 조건 정보의 집합을 생성하여 이벤트 요소 베이스로 사용한다. 사용자가 문제 또는 대응되는 작업 텍스트를 입력한 이후, 상기 문제 또는 작업 텍스트로부터 키워드를 캐치하여, 벡터화된 조회 조건 정보를 생성한다. 상기 조회 조건 정보와 상기 이벤트 요소 베이스 중의 하나 또는 복수의 조건 정보가 매칭되거나 비교적 높은 유사도를 가질 경우, 매칭되는 조건 정보에 기반하여 지식 베이스 중 관련되는 작업 텍스트를 찾을 수 있으며, 다시 이러한 텍스트에 기반하여 사용자가 문의한 작업을 어떻게 처리해야 하는지를 판정할 수 있다. 본 발명의 해결수단은 결제류 작업의 처리 방식을 정확하고 자동화적으로 판정할 수 있고, 작업 효율을 현저하게 향상시켜, 업계 내 및 업계 외의 사용자에게 보다 가치가 있는 기준을 제공할 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 구체적으로 설명한다. 도 1은 본 발명의 다양한 실시예들이 구현될 수 있는 예시적 환경(100)의 모식도를 도시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 예시적 환경(100)은 입력 정보(120), 컴퓨팅 기기(110) 및 출력 정보(130)를 포함한다. 입력 정보(120)는 사용자가 문의한 문제, 일부 작업 또는 이벤트의 설명 텍스트 등과 같은 사용자가 입력한 조회 정보일 수 있다. 입력 정보(120)에는 이벤트의 주제, 문제의 유형 등과 같은 조건으로 간주되는 하나 또는 복수의 특징이 포함될 수 있다. 본 발명의 실시예는 텍스트 정보에 한정되지 않을 수 있으며 텍스트로 식별 가능한 오디오 또는 비디오 정보를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 기기(110)는 입력 정보(120)를 수신할 수 있으며, 입력 정보(120)에 기반하여 입력 정보(120)와 관련되는 처리 해결수단의 출력 정보(130)를 생성한다. 이밖에, 출력 정보(130)는 통상적으로 입력 정보(120)와 강하게 관련되는 설명 정보이다. 상기 설명 정보는 출력 정보(130) 중의 문제의 처리 방식 및 참조된 역사적 이벤트를 포함할 수 있다.

도 1에서, 입력 정보(120)에 기반하여 출력 정보(130)를 생성하는 핵심은, 입력 정보(120)로 표현되는 주제의 조회 정보를 컴퓨팅 기기(110)에 의해 관리되는 복수의 참조 정보와 매칭시켜야 하며, 일단 매칭된 참조 정보를 찾으면, 상기 참조 정보와 대응되는 처리 방식에 기반하여 출력 정보(130) 중의 문제를 해결하는 처리 방식을 결정할 수 있다. 상기 복수의 참조 정보는 지식 베이스로부터 캐치할 수 있다. 일부 실시예에서, 지식 베이스는 인터넷 상의 대량의 텍스트 정보 또는 관련 기구의 내부 텍스트 정보에 따라 지식 그래프 형태로 생성할 수 있다. 아래에 지식 그래프 형태의 지식 베이스를 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명의 일부 실시예에 따른 지식 베이스(200)의 모식도를 도시한다. 도 2에서, 제1 엔티티(210)는 특정된 작업 또는 이벤트를 표현할 수 있으며, 하나의 관련되는 기록 텍스트를 포함한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 제1 엔티티(210)를 제외한 외, 지식 베이스(200)는 엔티티(220, 230, 240 및 250)를 더 포함한다. 예를 들어, 엔티티(220)는 제1 엔티티(210)의 작업 의뢰인을 표현할 수 있고, 엔티티(230)는 제1 엔티티(210)의 작업자를 표현할 수 있으며, 엔티티(250)는 제1 엔티티(210)의 협력 작업자(예를 들어, 작업 기록자)를 표현할 수 있고, 엔티티(240)는 엔티티(230) 및 엔티티(250)의 작업 단위를 표현할 수 있다.

이밖에, 지식 베이스(200)는 복수의 쌍방향 화살표를 포함하며, 각각의 엔티티 사이의 관계를 표현하기 위한 것이다. 도 2에서, 점선 화살표는 도면 중의 엔티티가 다른 엔티티와 관련될 수 있다는 것을 표현한다. 지식 베이스(200)가 생성된 후, 컴퓨팅 기기(110)는 지식 베이스(200)로부터 제1 엔티티(210)와 유사한 복수의 엔티티 중의 기록 텍스트를 추출할 수 있다. 각각의 기록 텍스트에 기반하여, 한 그룹의 키워드를 추출할 수 있다. 각 기록 텍스트와 대응되는 한 그룹의 키워드는 상기 하나의 참조 정보이다. 일단 입력 정보(120)로 표현되는 주제의 조회 정보와 매칭되는 참조 정보가 발견되면, 상기 참조 정보와 대응되는 기록 텍스트에 기반하여, 출력 정보(130) 중의 문제를 해결하는 처리 방식을 결정할 수 있다. 상기 해결수단의 원리를 보다 명확하게 해석하기 위해, 아래에 도 3을 참조하여 출력 정보(130)를 확정하는 프로세스를 상세하게 설명한다.

도 3은 본 발명의 일부 실시예에 따른 설명 정보(즉, 출력 정보)(130)를 확정하기 위한 프로세스(300)의 흐름도를 도시한다. 프로세스(300)는 도 1의 컴퓨팅 기기(110)에 의해 구현될 수 있으며, 상기 컴퓨팅 기기(110)는 서버 측에 설치된 독립적인 기기일 수 있다. 간편한 논의를 위해, 도 1을 결부하여 프로세스(300)를 설명한다.

단계(310)에서, 컴퓨팅 기기(110)에 의해 수신된 조회 정보(즉 입력 정보)(120)의 특징 표현을 확정한다. 일부 실시예에서, 먼저 사용자가 입력한 조회 정보(120)를 수신한 다음, 조회 정보(120)로부터 한 그룹의 특징을 추출하고, 따라서 추출된 한 그룹의 특징에 기반하여 상기 특징 표현을 생성할 수 있다. 예시로서, 사용자가 입력한 한 구절의 질문에서 키워드 A 및 키워드 B를 추출하여 상술한 복수의 참조 정보와 매칭할 수 있다. 일부 실시예에서, 예를 들어, 의료 분야에서 조회 정보(120)는 임의의 사용자의 의료 문제 또는 임의의 환자의 증상에 대한 설명일 수 있다. 또한 예를 들어, 법률 서비스 분야에서, 조회 정보(120)는 임의의 사용자가 제출한 법률 문제 또는 안건 설명일 수 있다.

보다 바람직하게, 추출된 특징에 대해 벡터화를 수행할 수 있다. 벡터화된 특징 표현은 키워드의 형태가 아니라 부동 소수점 매트릭스 형태이다. 따라서, 상술한 복수의 참조 정보와 매칭할 경우, 추출된 특징과 완전히 매칭되는 참조 정보를 찾지 못하더라도, 추출된 특징과의 유사도 또는 매칭도가 비교적 높은 참조 정보를 찾을 수 있다. 예를 들어, 상술한 법률 서비스 분야에서, 조회 정보(120)는 "교통 사고" 및 "뺑소니"와 관련된 문제에 대한 설명일 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 기기는 추출된 특징 "교통 사고" 및 "뺑소니"의 조합에 대해 벡터화를 수행할 수 있다. 벡터화는 추천, 질문, 관계 예측 등과 같은 상위 계층 애플리케이션에 대해 강력하게 지원할 수 있다.

단계(320)에서, 컴퓨팅 기기(110)에 의해 이벤트 요소 베이스에서, 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하며, 상기 요소 표현은 지식 베이스(200) 중 기록된 특정 이벤트에 기반하여 생성된 것일 수 있다. 예시로서, 컴퓨팅 기기(110)에 의해 이벤트 요소 베이스에서, 특징 표현과의 유사도가 기설정 임계값을 초과하는 요소 표현을 확정할 수 있다.

일부 실시예에서, 지식 베이스(200)는 복수의 역사적 이벤트, 상기 복수의 역사적 이벤트의 설명 정보 및 다른 관련 정보에 기반하여 미리 생성된 것일 수 있다. 이해해야 할 것은, 여기서 언급된 "역사적 이벤트"는 상술한 "특정 이벤트"와 동일시되는 것이 아니며, "특정 이벤트"는 복수의 "역사적 이벤트" 중의 하나의 이벤트일 수 있다. 지식 베이스(200)는 "역사적 이벤트"에 기반하여 생성된 것이며, 이벤트 요소 베이스를 조성하는 요소 표현은 지식 베이스(200) 중의 "특정 이벤트"에 기반하여 생성된 것이지 "역사적 이벤트"에 기반하여 생성된 것이 아니며, 이로부터 컴퓨팅 리소스를 절약하였다. "역사적 이벤트" 중 "특정 이벤트"로부터 "특정 이벤트"를 선택하는 방식에 대하여, 예를 들어 클러스터 등 기술에 의해 구현될 수 있다. 상술한 바와 같이, 지식 베이스(200)는 복수의 엔티티를 포함할 수 있으며, 일부 엔티티는 특정된 이벤트(도 2 중의 제1 엔티티(210)와 같음)를 표현할 수 있고, 하나의 관련되는 기록 텍스트를 포함한다. 상기 이벤트 요소 베이스는 지식 베이스(200) 중의 복수의 역사적 이벤트 중 포함된 기록 텍스트를 추출하여 구축된 것이다. 아래에 도 4를 참조하여 이벤트 요소 베이스 구축 프로세스에 대해 상세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 요소 베이스를 구축하기 위한 프로세스(400)의 흐름도를 도시한다. 프로세스(400)는 도 1의 컴퓨팅 기기(110)에 의해 구현될 수 있으며, 상기 컴퓨팅 기기(110)는 서버 측에 설치된 독립적인 기기일 수 있다. 간편한 논의를 위해, 도 1을 결부하여 프로세스(400)를 설명한다.

단계(410)에서, 컴퓨팅 기기(110)에 의해 상술한 지식 베이스(200) 중의 복수의 역사적 이벤트 중 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 추출한다. 예시로서, 컴퓨팅 기기(110)는 먼저 지식 베이스(200) 중의 복수의 엔티티로부터 복수의 역사적 이벤트(이벤트는 특정 마커를 가질 수 있거나 설명 정보를 갖는 엔티티를 이벤트로 간주할 수 있음)를 확정할 수 있으며, 이후 다시 확정된 이벤트로부터 대응되는 설명 정보를 추출한다. 따라서, 컴퓨팅 기기(110)는 대응되는 설명 정보로부터 키워드를 추출할 수 있다. 일부 실시예에서, 자연언어처리(NLP) 기술 및 단어 빈도(TFIDF) 통계 기술 중의 적어도 한 가지 기술을 사용하여 대응되는 설명 정보로부터 키워드를 추출하여 상기 이벤트와 관련되는 요소로 사용한다. 지식 베이스(200) 중의 모든 엔티티의 정보를 처리하는데 비해, 이벤트로서의 엔티티의 설명 정보를 처리하는 것은 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 계산 리소스도 절약한다.

일부 실시예에서, 예를 들어, 상술한 의료 분야에서, 이벤트는 어느 환자의 치료프로세스의 적어도 일부일 수 있고, 대응되는 설명 정보는 상기 치료 프로세스의 상세한 정황을 기록하는 병례 기록일 수 있다. 컴퓨팅 기기(110)에 의해 상기 병례 기록을 추출할 수 있고, 또한 상기 단어 추출 기술에 의해 증상과 관련되는 단어를 하나 또는 복수의 키워드로 결정한다. 또한 예를 들어, 상술한 법률 서비스 분야에서, 이벤트는 특정된 사건 경위 또는 사례일 수 있으며, 대응되는 설명 정보는 상기 사건 경위의 상세한 정황을 기록하는 법률 파일일 수 있다. 컴퓨팅 기기(110)에 의해 상기 법률 파일을 추출할 수 있고, 또한 상기 단어 추출 기술에 의해 사건 개요 중의 각 요소와 관련되는 단어를 하나 또는 복수의 키워드로 결정한다.

이밖에, 일부 실시예에서, 자연 언어 처리 기술 및 단어 빈도 통계 기술을 사용하여 단어 추출을 수행하는 동시에, 관련 업계 전문가의 인공 입력을 이용하여 키워드에 대해 보조 주석을 달 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 기기(110)에 의해 관리자로부터 보조 주석 정보를 수신할 수 있으며, 보조 주석 정보에 기반하여, 상기 이벤트와 관련되는 요소를 업데이트한다. 예시로서, 컴퓨팅 기기(110)가 자연 언어 처리 기술 및 단어 빈도 통계 기술을 사용하여 대응되는 설명 정보로부터 키워드 A, 키워드 B 및 키워드 C를 추출할 경우, 관리자가 키워드 C가 본 업계와 무관하다는 것을 발견하면, 대응되는 설명 정보와 대응되는 키워드를 키워드 A 및 키워드 B로 업데이트할 수 있다. 다른 일 예시로서, 관리자가 대응되는 설명 정보가 다른 일 키워드 D와 더 관련되나 상기 단어가 설명 정보에서 나타나는 빈도가 비교적 작아 컴퓨팅 기기(110)에 의해 키워드로 결정되지 못하는 것을 발견하면, 관리자는 대응되는 설명 정보와 대응되는 키워드를 키워드 A, 키워드 B, 키워드 C 및 키워드 D로 업데이트할 수 있다. 상기 3가지 또한 상기 3가지에 한정되지 않는 단어 추출 기술에 의해, 역사적 이벤트의 설명 텍스트로부터 상기 이벤트와 강하게 관련되는 키워드를 정확하게 추출할 수 있다.

단계(420)에서, 추출된 요소에 기반하여, 상기 이벤트와 대응되는 요소 표현을 생성한다. 예시로서, 상술한 바와 같이, 상기 이벤트와 관련되는 요소를 확정하면 상기 요소를 벡터화할 수 있다. 예를 들어, 상기 확정 프로세스 이후, 제1 이벤트의 요소는 키워드 A, 키워드 B 및 키워드 C이고, 제2 이벤트의 요소는 키워드 A 및 키워드 B이다. 이러한 키워드로만 매칭하면, 제1 이벤트와 제2 이벤트가 상이하다는 것만 판정한다. 이 두개의 이벤트의 요소를 부동 소수점 매트릭스로 벡터화하면, 두 이벤트의 매칭 결과가 동일하거나 상이하다는 것을 판정할 수 있을 뿐만 아니라 두 이벤트의 유사도도 확정할 수 있다.

단계(430)에서, 컴퓨팅 기기(110)는 생성된 요소 표현에 기반하여 이벤트 요소 베이스를 구축한다. 유의해야 할 것은, 상기 이벤트 요소 베이스는 상기 지식 베이스(200) 중의 전부 또는 일부 이벤트의 벡터화 요소의 집합이다. 벡터화 지식 베이스(200) 중의 모든 엔티티에 비해, 지식 베이스(200)에서만 이벤트와 관련되는 설명 텍스트의 키워드를 추출하고 벡터화 작동을 수행하여 계산 리소스를 현저하게 절약할 수 있고 시스템의 작업 효율을 향상시킨다.

이벤트 요소 베이스의 구축 프로세스를 상세하게 설명한 이후, 다시 도 3을 참조하여 설명 정보(즉, 출력 정보)(130)를 확정하는 프로세스(300)를 계속하여 논의한다. 이벤트 요소 베이스에서 매칭되는 요소 표현을 확정한 이후, 프로세스(300)는 단계(330)까지 수행된다.

단계(330)에서, 지식 베이스(200)로부터, 매칭되는 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득한다. 이해해야 할 것은, 입력 정보(120)의 특징 표현에 대한 조회를 간편하게 수행하기 위해, 컴퓨팅 기기(110)는 복수의 벡터화의 참조 요소 표현을 포함하는 이벤트 요소 베이스를 미리 구축한다. 그러나, 이벤트 요소 베이스의 저장 공간을 절약하고 조회 프로세스의 복잡도를 간소화하기 위해, 이벤트 요소 베이스에는 벡터화된 요소 표현만 포함된다. 이러한 요소 표현과 관련되는 대응 이벤트의 설명 정보는 여전히 지식 베이스(200) 중의 상응한 위치에 위치한다. 따라서, 매칭되는 요소 표현을 확정한 이후, 상기 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 되돌아와 검색해야 한다.

단계(340)에서, 획득된 설명 정보에 기반하여, 조회 정보와 대응되는 설명 정보를 확정한다. 예시로서, 설명 정보를 획득한 이후, 상기 설명 정보로부터 키워드를 추출하여 구조화로 형성된 설명 정보를 입력 정보(120) 중의 문제를 해결하는 처리 해결수단, 즉 출력 정보(130)로 사용할 수 있다. 일부 실시예에서, 예를 들어 상술한 의료 분야에서, 출력 정보(130)는 관련 병세의 진단 방안, 약 사용량, 및 참조된 기존의 병례일 수 있다. 또한 예를 들어, 상술한 법률 서비스 분야에서, 출력 정보(130)는 관련 사건 경위의 사건 개요, 형벌 정도, 및 참조된 사례 및 관련 법조일 수 있다. 물론, 의료 분야의 합병증 및 법률 서비스 분야에서의 다수의 동시 발생(병과주의)의 경우, 지식 베이스(200) 중의 역사적 이벤트에 기반하여 하나의 동시 발생 확률 베이스를 생성하여 이러한 유형의 문제에 참조를 제공할 수 있다. 상기 예시는 단지 예시적인 것으로, 본 발명의 실시예에 대한 어떠한 한정도 부과하려는 것이 아님을 이해해야 한다. 본 분야의 기술자는 본 발명의 실시예가 어떠한 적절한 시나리오 및 환경에 응용될 수 있음을 완전히 이해할 수 있을 것이다.

기존의 기술에 비해, 본 발명의 해결수단은 비교적 많은 자연 언어 처리 기술을 사용하였으며, 사용자가 자연 언어(문의 정보 또는 업계 내 이벤트의 설명 텍스트)에 보다 근접한 방식으로 문제를 제출하도록 허용하여, 기존의 기술에서 대응되는 전업의 포인트 선택 상호 작용 방식으로 반드시 문제에 설명된 복잡도와 전업 문턱을 완성하는 필요성을 감소시킨다. 이밖에, 본 발명의 해결수단은 간단한 통계 데이터가 아닌 지식 그래프 기술을 사용하였으며, 이로써 주어진 작업 경우 작업자의 사유 방식을 시뮬레이션할 수 있다. 이로부터, 본 발명의 해결수단은 업계 전문가의 사유 방식을 보다 우호적이고 정확하게 시뮬레이션할 수 있으며, 질적으로, 또한 정량적으로 특정 작업을 처리하기 위한 참조 의견을 제안하고 상기 참조 의견을 얻는 의거 및 예시 이벤트를 제공한다.

이상, 일부 예시적 경우에서 지식 베이스(200) 중 각 이벤트의 요소 표현을 종합하여 사용자로부터 입력 정보(120)를 해결할 수 있는 처리 방식을 결정하여 출력 정보(130)의 예시로 한다. 그러나, 이러한 경우의 설명은 단지 예시적 방식으로 본 발명의 실시예를 해석하기 위한 것임을 이해해야 한다. 실제 수요에 따라, 상이하거나 유사한 경우에서, 상이한 전략을 선택하여 출력 정보(130)의 정확성을 최대화로 할 수도 있다. 본 발명의 기술적 해결수단은 의료, 법률 서비스 업계에 응용되는 것에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 해결수단은 풍부한 경험이 요구되는 다른 업계에 응용될 시에도 마찬가지로 상술한 설명에서 언급된 각종 이점을 구비해야 함에 더 유의해야 한다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 설명 정보를 확정하기 위한 장치(500)의 예시적 블록도를 도시한다. 장치(500)는 도 1의 컴퓨팅 기기(110)에 포함되거나 컴퓨팅 기기(110)에 의해 구현될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 장치(500)는 수신된 조회 정보의 특징 표현을 확정하도록 구성된 특징 표현 확정 모듈(510)을 포함한다. 장치(500)는, 이벤트 요소 베이스에서, 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하도록 구성된 요소 표현 확정 모듈(520)을 더 포함하되, 상기 요소 표현은 지식 베이스 중 기록된 이벤트에 기반하여 생성된 것일 수 있다. 장치(500)는 또한 지식 베이스로부터, 매칭되는 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득하도록 구성된 설명 정보 획득 모듈(530)을 포함한다. 이밖에, 장치(500)는 획득된 설명 정보에 기반하여, 조회 정보와 대응되는 설명 정보를 확정하도록 구성된 설명 정보 확정 모듈(540)을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 장치(500)는 복수의 역사적 이벤트 및 상기 복수의 역사적 이벤트의 설명 정보에 기반하여 상기 지식 베이스를 생성하도록 구성된 지식 베이스 생성 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 장치(500)는 상기 지식 베이스 내의 상기 복수의 역사적 이벤트 중 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 추출하도록 구성된 요소 추출 모듈(미도시); 추출된 요소에 기반하여 상기 하나의 역사적 이벤트와 대응되는 요소 표현을 생성하도록 구성된 요소 표현 생성 모듈(미도시); 및 생성된 요소 표현에 기반하여 상기 이벤트 요소 베이스를 구축하도록 구성된 이벤트 요소 베이스 구축 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 요소 추출 모듈은 상기 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터 키워드를 추출하도록 구성된 키워드 추출 모듈(미도시); 및 상기 키워드에 기반하여 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 확정하도록 구성된 요소 확정 모듈(미도시)을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 장치(500)는 관리자로부터 보조 주석 정보를 수신하도록 구성된 주석 정보 수신 모듈(미도시); 및 상기 보조 주석 정보에 기반하여, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 업데이트하도록 구성된 요소 업데이트 모듈(미도시)을 더 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 특징 표현 확정 모듈은 사용자가 입력한 조회 정보를 수신하도록 구성된 조회 정보 수신 모듈(미도시); 상기 조회 정보로부터 한 그룹의 특징을 추출하도록 구성된 특징 표현 추출 모듈(미도시); 및 추출된 한 그룹의 특징에 기반하여 상기 특징 표현을 생성하도록 구성된 특징 표현 생성 모듈을 포함할 수 있다.

일부 실시예에서, 요소 표현 확정 모듈은 또한 상기 이벤트 요소 베이스에서, 상기 특징 표현과의 유사도가 기설정 임계값을 초과하는 요소 표현을 확정하도록 구성될 수 있다.

일부 실시예에서, 조회 정보는 상기 사용자의 문의 정보; 및 이벤트 설명 텍스트 중 적어도 하나를 포함한다.

도 6은 본 발명의 실시예가 구현될 수 있는 예시적 기기(600)의 예시적 블록도를 도시한다. 기기(600)는 도 1의 컴퓨팅 기기(110)를 구현할 수 있다. 도면에 도시된 바와 같이, 기기(600)는 판독 전용 메모리(ROM)(602)에 저장된 컴퓨터 프로그램 명령 또는 저장 유닛(608)으로부터 랜덤 액세스 메모리(RAM)(603)에 로딩된 컴퓨터 프로그램 명령에 따라, 다양한 적절한 동작 및 처리를 수행할 수 있는 중앙 처리 장치(CPU)(601)를 포함한다. RAM(603)에, 기기(600) 작동에 필요한 다양한 프로그램과 데이터가 더 저장될 수 있다. CPU(601), ROM(602) 및 RAM(603)은 버스(604)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(605)도 버스(604)에 연결된다.

예를 들어 키보드, 마우스 등을 포함하는 입력 유닛(606); 예를 들어 디스플레이 장치, 스피커 등을 포함하는 출력 유닛(607); 예를 들어 자기 디스크, 광 디스크 등을 포함하는 저장 유닛(608); 및 예를 들어 LAN 카드, 모뎀, 무선 통신 트랜시버 등을 포함하는 통신 유닛(609)을 포함하는 기기(600) 중의 복수의 부재는 I/O 인터페이스(605)에 연결된다. 통신 유닛(609)은 기기(600)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 전기 통신망에 의해 다른 기기와 정보/데이터를 교환할 수 있도록 허용한다.

처리 유닛(601)은 예를 들어 프로세스(300)와 같이 상술한 다양한 방법과 처리를 수행한다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 프로세스(300)는 저장 유닛(608)과 같은 기계 판독 가능 매체에 유형으로 포함되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(602) 및/또는 통신 유닛(609)에 의해 기기(600)에 로딩 및/또는 실장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(603)에 로딩되고 CPU(601)에 의해 실행될 경우, 상술한 프로세스(300)의 하나 또는 복수의 단계를 수행할 수 있다. 대체 가능하게, 다른 실시예에서, CPU(601)는 다른 임의의 적절한 방식(예를 들어, 펌웨어에 의해)에 의해 프로세스(300)를 수행하도록 구성될 수 있다.

본문에서 이상 설명된 기능은 적어도 일부가 하나 또는 복수의 하드웨어 논리 부재에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 비제한적으로, 사용 가능한 시범 유형의 하드웨어 논리 부재는 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 전용 집적 회로(ASIC), 전용 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩의 시스템(SOC), 복합 프로그램 가능 논리 소자(CPLD) 등을 포함한다.

본 발명의 방법을 구현하는 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 편집할 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 다른 프로그램 가능 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 제어기에 제공될 수 있으며, 프로그램 코드는 프로세서 또는 제어기에 의해 실행될 경우, 흐름도 및/또는 블록도에 지정된 기능/작동이 구현되도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계에서 실행되거나, 부분적으로 기계에서 실행되거나, 독립형 소프트웨어 패키지로서 기계에서 실행되며, 일부는 원격 기계에서 실행되거나 완전히 원격 기계 또는 서버에서 실행될 수 있다.

본 발명의 컨텍스트에서, 기계 판독 가능 매체는 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기에 의해 또는 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합하여 사용하기 위한 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있는 유형 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 기계 판독 가능 신호 매체 또는 기계 판독 가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상기 내용의 임의의 적절한 조합을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 기계 판독 가능 저장 매체의 보다 구체적인 예는 하나 또는 복수의 와이어에 기반한 전기 연결, 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 소거 가능 프로그램 가능 판독 전용 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유, CD-ROM, 광학 저장 기기, 자기 저장 기기 또는 상술한 내용의 임의의 적절한 조합을 포함한다.

이밖에, 특정 순서로 각 동작을 설명하였지만, 이는 이러한 동작들이 도시된 특정 순서 또는 순차적 순서로 수행되도록 요구되거나 모든 도시된 동작들이 예기한 결과에 달성하기 위해 수행되어야 함을 이해해야 한다. 일정한 환경에서, 다수의 미션 및 합병 처리는 유리할 수 있다. 마찬가지로, 상술한 설명에서 여러 개의 구체적인 구현 세부사항이 포함되어 있지만 이것이 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 독립적인 실시예의 컨텍스트에서 설명된 특정된 특징은 단일 구현으로 조합되어 구현될 수 있다. 반대로, 단일 구현의 컨텍스트에서 설명된 다양한 특징은 또한 다수의 구현에서 독립적으로 또는 임의의 적절한 하위 조합으로 구현될 수도 있다.

구조 특징 및/또는 방법 논리적 동작에 특정된 언어로 본 부제를 설명하였지만, 첨부된 청구범위에서 한정된 주제는 상술한 특정된 특징 또는 동작에 반드시 한정되는 것은 아님을 이해해야 한다. 반대로, 상술한 특정된 특징 및 동작은 단지 청구범위의 예시적 형태를 구현하기 위한 것이다.

Claims

설명 정보 확정 방법에 있어서,
수신된 조회 정보의 특징 표현을 확정하는 단계;
이벤트 요소 베이스에서 상기 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하는 단계 - 상기 요소 표현은 지식 베이스에 기록된 이벤트에 기반하여 생성된 것임 - ;
상기 지식 베이스로부터, 매칭되는 상기 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득하는 단계; 및
획득된 설명 정보에 기반하여, 상기 조회 정보에 대응되는 설명 정보를 확정하는 단계를 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제1항에 있어서,
복수의 역사적 이벤트 및 상기 복수의 역사적 이벤트의 설명 정보에 기반하여 상기 지식 베이스를 생성하는 단계를 더 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제2항에 있어서,
상기 지식 베이스 내의 상기 복수의 역사적 이벤트 중 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 추출하는 단계;
추출된 요소에 기반하여, 상기 하나의 역사적 이벤트에 대응되는 요소 표현을 생성하는 단계; 및
생성된 요소 표현에 기반하여 상기 이벤트 요소 베이스를 구축하는 단계를 더 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제3항에 있어서,
상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 추출하는 단계는,
상기 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터 키워드를 추출하는 단계; 및
상기 키워드에 기반하여 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 확정하는 단계를 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제4항에 있어서,
관리자로부터 보조 주석 정보를 수신하는 단계; 및
상기 보조 주석 정보에 기반하여, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제1항에 있어서,
상기 특징 표현을 확정하는 단계는,
상기 조회 정보를 수신하는 단계;
상기 조회 정보로부터 한 그룹의 특징을 추출하는 단계; 및
추출된 한 그룹의 특징에 기반하여 상기 특징 표현을 생성하는 단계를 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제1항에 있어서,
상기 이벤트 요소 베이스에서 상기 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하는 단계는,
상기 이벤트 요소 베이스에서, 상기 특징 표현과의 유사도가 기설정 임계값을 초과하는 요소 표현을 확정하는 단계를 포함하는 설명 정보 확정 방법.
제1항에 있어서,
상기 조회 정보는,
사용자의 문의 정보; 및
이벤트 설명 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 설명 정보 확정 방법.
설명 정보 확정 장치에 있어서,
수신된 조회 정보의 특징 표현을 확정하도록 구성된 특징 표현 확정 모듈;
이벤트 요소 베이스에서 상기 특징 표현과 매칭되는 요소 표현을 확정하도록 구성된 요소 표현 확정 모듈 - 상기 요소 표현은 지식 베이스에 기록된 이벤트에 기반하여 생성된 것임 - ;
상기 지식 베이스로부터, 매칭되는 상기 요소 표현에 대응되는 이벤트의 설명 정보를 획득하도록 구성된 설명 정보 획득 모듈; 및
획득된 설명 정보에 기반하여, 상기 조회 정보에 대응되는 설명 정보를 확정하도록 구성된 설명 정보 확정 모듈을 포함하는 설명 정보 확정 장치.
제9항에 있어서,
복수의 역사적 이벤트 및 상기 복수의 역사적 이벤트의 설명 정보에 기반하여 상기 지식 베이스를 생성하도록 구성된 지식 베이스 생성 모듈을 더 포함하는 설명 정보 확정 장치.
제10항에 있어서,
상기 지식 베이스 내의 상기 복수의 역사적 이벤트 중 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 추출하도록 구성된 요소 추출 모듈;
추출된 요소에 기반하여, 상기 하나의 역사적 이벤트에 대응되는 요소 표현을 생성하도록 구성된 요소 표현 생성 모듈; 및
생성된 요소 표현에 기반하여 상기 이벤트 요소 베이스를 구축하도록 구성된 이벤트 요소 베이스 구축 모듈을 더 포함하는 설명 정보 확정 장치.
제11항에 있어서,
상기 요소 추출 모듈은,
상기 하나의 역사적 이벤트의 설명 정보로부터 키워드를 추출하도록 구성된 키워드 추출 모듈; 및
상기 키워드에 기반하여 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 확정하도록 구성된 요소 확정 모듈을 포함하는 설명 정보 확정 장치.
제12항에 있어서,
관리자로부터 보조 주석 정보를 수신하도록 구성된 주석 정보 수신 모듈; 및
상기 보조 주석 정보에 기반하여, 상기 하나의 역사적 이벤트와 관련되는 요소를 업데이트하도록 구성된 요소 업데이트 모듈을 더 포함하는 설명 정보 확정 장치.
제9항에 있어서,
상기 특징 표현 확정 모듈은,
상기 조회 정보를 수신하도록 구성된 조회 정보 수신 모듈;
상기 조회 정보로부터 한 그룹의 특징을 추출하도록 구성된 특징 표현 추출 모듈; 및
추출된 한 그룹의 특징에 기반하여 상기 특징 표현을 생성하도록 구성된 특징 표현 생성 모듈을 포함하는 설명 정보 확정 장치.
제9항에 있어서,
상기 요소 표현 확정 모듈은, 상기 이벤트 요소 베이스에서, 상기 특징 표현과의 유사도가 기설정 임계값을 초과하는 요소 표현을 확정하도록 더 구성되는 설명 정보 확정 장치.
제9항에 있어서,
상기 조회 정보는,
사용자의 문의 정보; 및
이벤트 설명 텍스트 중 적어도 하나를 포함하는 설명 정보 확정 장치.
하나 또는 복수의 프로세서; 및
하나 또는 복수의 프로그램을 저장하기 위한 저장 장치를 포함하는 전자 기기에 있어서,
상기 하나 또는 복수의 프로그램이 상기 하나 또는 복수의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 하나 또는 복수의 프로세서가 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 설명 정보 확정 방법을 구현하도록 하는 전자기기.
컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,
상기 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 설명 정보 확정 방법을 구현하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.