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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이앞길 (한밭대학교) 최근호 (한밭대학교) 김건우 (Hanbat National University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2018년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 논문집
발행연도
2018.6
수록면
92 - 104 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용한 유사 특허문서 추천 연구
이앞길 비즈니스학과 2019.01 학위논문

2018

LDA 토픽 모델링을 활용한 유사 특허문서 추천 모델
이앞길 ,  최근호 ,  김건우 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 지적 재산권의 권리 확보가 중요시되고 국내는 물론 해외출원이 증가하고 있으며 그에 따른 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 많아지고, 선행기술조사에도 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구의 유사 특허문서 추천 모델은 다양한 정보의 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 과정 후 각 정보의 유형에 따라 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 벡터화한 수치의 유사성이 높은 순으로 추천하는 모델을 제안한다. 심사관의 심사 수행 시, 유사 판단된 특허문헌에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어, 업무 부담감을 줄일 수 있을 뿐 아니라 출원인의 선행기술조사에서도 효율적인 검색이 가능하게 됨으로써, 심사품질 제고에도 크게 기여할 것으로 본다. 앞으로 더 많아지고 다양해지는 문서의 분류 및 검색 기능은 더욱 중요해지고 정확해져야 함에 따라 특허문헌의 다양한 연구가 필요할 것으로 본다.
#특허문서 #유사 특허문서 추천 #LDA 토픽모델 #Word2Vec #인공 신경망

목차

국문초록
서론
선행연구
토픽모델링을 이용한 유사특허 추천 모델
실험상세 및 결과 검증
결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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