한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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- Pages.369-372
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- 2018
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
계층적 주의 네트워크를 활용한 특허 문서 분류
Patent Document Classification by Using Hierarchical Attention Network
- 장현철 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과) ;
- 한동희 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과) ;
- 류태선 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과) ;
- 장형국 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과) ;
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임희석
(고려대학교 컴퓨터학과)
- Jang, Hyuncheol (Dept. of Big Data Convergence, Korea University Graduate School of Computer and Information Technology) ;
- Han, Donghee (Dept. of Big Data Convergence, Korea University Graduate School of Computer and Information Technology) ;
- Ryu, Teaseon (Dept. of Big Data Convergence, Korea University Graduate School of Computer and Information Technology) ;
- Jang, Hyungkuk (Dept. of Big Data Convergence, Korea University Graduate School of Computer and Information Technology) ;
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Lim, HeuiSeok
(Dept. of Computer Science and Engineering, Korea University)
- 발행 : 2018.05.11
초록
최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.
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