Acknowledgement
본 연구는 4단계 두뇌한국21에 의해 지원되었습니다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2021.07a
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- Pages.421-422
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- 2021
Unsupervised learning-based automated patent document classification system
비지도학습 기반 자동 특허문서 분류 시스템
- Kim, Sang-Baek (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
- Kim, Ji-Ho (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
- Lee, Hong-Chul (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University)
- Published : 2021.07.14
Abstract
국내·외 기업들의 기술을 보호하고자 매년 100만개의 특허가 출원되고 있다. 등록된 특허 수가 증가될수록 전문가의 판단만으로 원하는 기술 분야의 유효한 특허문서를 선별하는 것은 효율적이지 않으며 객관적인 결과를 기대하기 어려워진다. 본 연구에서는 유효 특허문서 분류 정확성과 전문가의 업무 효율성을 제고하고자 비지도학습 모델인 잠재 디리클레 할당 알고리즘(Latent Dirichlet Allocation, LDA)과 딥러닝을 활용하여 자동 특허문서 분류 시스템을 제안하고자 한다.
Keywords