| 한글제목(Korean Title) |
특허 문서 텍스트로부터의 기술 트렌드 탐지를 위한 언어 모델 및 단서 기반 기계학습 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Language Model and Clue based Machine Learning Method for Discovering Technology Trends from Patent Text |
| 저자(Author) |
전영실
김영호
정윤재
류지희
맹성현
Yingshi Tian
Youngho Kim
Yoonjae Jeong
Jihee Ryu
Sunghyon Myaeng
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 36 NO. 05 PP. 0420 ~ 0429 (2009. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
특허 문서는 과학기술 발전을 탐지하고 기존 트렌드를 이해함으로써 미래의 트렌드를 예측하는데 유용한 자원이다. 본 연구에서는 단위 기술을 “문제점”과 “해결방법”으로 구성되어 있다고 보고, 언어적 단서(linguistic clue)와 언어 모델(language model)을 결합한 혼합 모델을 사용하여 이들에 해당하는 의미 핵심문구(semantic keyphrase)를 찾고, 의미 핵심문구로 표현되는 단위 기술을 추출하였다. 추출된 결과에 근거하여 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로 과학기술들의 트렌드를 발견하는 새로운 접근방법(Technological Trend Discovery, TTD)을 제안한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법으로 과학 기술을 나타내는 의미적 핵심 문구를 추출하는데 77%의 R-정확률을 달성하였고 결과적으로 의미있는 과학기술 트렌드를 발견할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
Patent text is a rich source for discovering technological trends. In order to automate such a discovery process, we attempt to identify phrases corresponding to the problem and its solution method which together form a technology. Problem and solution phrases are identified by a SVM classifier using features based on a combination of a language modeling approach and linguistic clues. Based on the occurrence statistics of the phrases, we identify the time span of each problem and solution and finally generate a trend. Based on our experiment, we show that the proposed semantic phrase identification method is promising with its accuracy being 77% in R-precision. We also show that the unsupervised method for discovering technological trends is meaningful. |
| 키워드(Keyword) |
특허
텍스트 마이닝
과학기술 트렌드 탐지
의미 핵심문구 추출
Patent
textual-data mining
technological trend discovery
semantic keyphrase extraction
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