1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는, 개체명 인식시스템으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할부;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할부;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론부;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론부; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출부;를 포함하고,상기 제1 추론부는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론부는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고,상기 텍스트분할부는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할부는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론부는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩모델; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩모델;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델은 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제1 추론부는,상기 분할형태소가 음절단위로 학습되고, 상기 분할형태소의 각각의 음절이 입력되어 음절세부결과를 도출하는 음절임베딩모델;을 더 포함하고,상기 음절임베딩모델은 상기 단어임베딩모델 혹은 상기 품사임베딩모델에 등록이 되지 않은 분할형태소에 대해 음절세부결과를 도출할 수 있는, 개체명 인식시스템.

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는, 개체명 인식시스템으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할부;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할부;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론부;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론부; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출부;를 포함하고,상기 제1 추론부는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론부는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고,상기 텍스트분할부는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할부는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론부는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩모델; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩모델;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델은 상기 분할형태소가 입력되고,상기 단어임베딩모델은,일반화된 영역의 특성이 반영된 말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습된 글로벌임베딩모델; 및상기 입력텍스트와 관련된 분석대상 영역의 특성이 반영된 말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습된 로컬임베딩모델;을 포함하고,상기 글로벌임베딩모델은 상기 분할형태소그룹을 구성하는 상기 1 이상의 분할형태소의 각각으로부터 제1 단어세부결과를 도출하고,상기 로컬임베딩모델은 상기 분할형태소그룹을 구성하는 상기 1 이상의 분할형태소의 각각으로부터 제2 단어세부결과를 도출하고,상기 단어임베딩모델은 상기 제1 단어세부결과 및 상기 제2 단어세부결과를 기초로 상기 단어세부결과를 도출하는, 개체명 인식시스템.

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는, 개체명 인식시스템으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할부;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할부;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론부;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론부; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출부;를 포함하고,상기 제1 추론부는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론부는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고,상기 텍스트분할부는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할부는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론부는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩모델; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩모델;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델은 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제2 추론부는, 상기 제1 추론결과를 기초로 Bidirectional LSTM 방식에 의하여 추론결과를 생성하는 LSTM모듈; 및Bidirectional LSTM 방식에 의하여 생성된 추론결과를 기초로 CRF 알고리즘방식에 의하여 제2 추론결과를 생성하는 CRFs모듈;을 포함하고, 상기 LSTM모듈은 복수의 인풋 레이어를 가지고, 복수의 인풋레이어 각각에는 복수의 상기 제1 추론결과 각각이 입력되는, 개체명 인식시스템.

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는, 개체명 인식시스템으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할부;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할부;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론부;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론부; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출부;를 포함하고,상기 제1 추론부는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론부는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 포함하고,상기 텍스트분할부는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할부는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론부는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩모델; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되고 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩모델;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델은 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제1 추론부는,상기 분할형태소가 음절단위로 학습되고, 상기 분할형태소의 각각의 음절이 입력되어 음절세부결과를 도출하는 음절임베딩모델;을 더 포함하고,상기 음절임베딩모델은 상기 단어임베딩모델 혹은 상기 품사임베딩모델에 등록이 되지 않은 분할형태소에 대해 음절세부결과를 도출할 수 있고,상기 음절임베딩모델은,상기 분할형태소의 각각의 음절이 순방향으로 입력이 되는 LSTM 모듈을 포함하는 순방향LSTM모듈; 및 상기 분할형태소의 각각의 음절이 역방향으로 입력이 되는 LSTM 모듈을 포함하는 역방향LSTM모듈;을 포함하는, 개체명 인식시스템.

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는, 개체명 인식방법으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할단계;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할단계;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론단계;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론단계; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출단계;를 포함하고, 상기 제1 추론단계는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론단계는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 텍스트분할단계는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할단계는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론단계는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되는 단어임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩단계; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되는 품사임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩단계;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델에는 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제1 추론단계는,상기 분할형태소가 음절단위로 학습되는 음절임베딩모델을 이용하여 상기 분할형태소의 각각의 음절이 입력되어 음절세부결과를 도출하는 음절임베딩단계;를 더 포함하고,상기 음절임베딩단계는 상기 단어임베딩단계 혹은 상기 품사임베딩단계에서 등록이 되지 않은 분할형태소에 대해 음절세부결과를 도출할 수 있는, 개체명 인식방법.

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는, 개체명 인식방법으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할단계;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할단계;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론단계;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론단계; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출단계;를 포함하고, 상기 제1 추론단계는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론단계는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 텍스트분할단계는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할단계는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론단계는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되는 단어임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩단계; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되는 품사임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩단계;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델에는 상기 분할형태소가 입력되고,상기 단어임베딩단계에서 수행되는 상기 단어임베딩모델은,일반화된 영역의 특성이 반영된 말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습된 글로벌임베딩모델; 및상기 입력텍스트와 관련된 분석대상 영역의 특성이 반영된 말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습된 로컬임베딩모델;을 포함하고,상기 글로벌임베딩모델은 상기 분할형태소그룹을 구성하는 상기 1 이상의 분할형태소의 각각으로부터 제1 단어세부결과를 도출하고,상기 로컬임베딩모델은 상기 분할형태소그룹을 구성하는 상기 1 이상의 분할형태소의 각각으로부터 제2 단어세부결과를 도출하고,상기 단어임베딩단계에서 수행되는 상기 단어임베딩모델은 상기 제1 단어세부결과 및 상기 제2 단어세부결과를 기초로 상기 단어세부결과를 도출하는, 개체명 인식방법.

1 이상의 프로세서 및 1 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는, 개체명 인식방법으로서,입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할단계;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할단계;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론단계;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론단계; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출단계;를 포함하고, 상기 제1 추론단계는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론단계는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 텍스트분할단계는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할단계는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론단계는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되는 단어임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩단계; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되는 품사임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩단계;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델에는 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제2 추론단계는, 상기 제1 추론결과를 기초로 Bidirectional LSTM 방식에 의한 LSTM모듈을 이용하여 추론결과를 생성하고,상기 LSTM모듈을 이용하여 생성된 추론결과를 기초로 CRF 알고리즘방식에 의한 CRFs모듈을 이용하여 제2 추론결과를 생성하고, 상기 LSTM모듈은 복수의 인풋 레이어를 가지고, 복수의 인풋레이어 각각에는 복수의 상기 제1 추론결과 각각이 입력되는, 개체명 인식방법.

컴퓨터-판독가능 매체로서,상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할단계;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할단계;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론단계;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론단계; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출단계;를 포함하고, 상기 제1 추론단계는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론단계는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 텍스트분할단계는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할단계는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론단계는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되는 단어임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩단계; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되는 품사임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩단계;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델에는 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제1 추론단계는,상기 분할형태소가 음절단위로 학습되는 음절임베딩모델을 이용하여 상기 분할형태소의 각각의 음절이 입력되어 음절세부결과를 도출하는 음절임베딩단계;를 더 포함하고,상기 음절임베딩단계는 상기 단어임베딩단계 혹은 상기 품사임베딩단계에서 등록이 되지 않은 분할형태소에 대해 음절세부결과를 도출할 수 있는, 컴퓨터-판독가능 매체.

컴퓨터-판독가능 매체로서,상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할단계;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할단계;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론단계;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론단계; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출단계;를 포함하고, 상기 제1 추론단계는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론단계는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 텍스트분할단계는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할단계는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론단계는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되는 단어임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩단계; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되는 품사임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩단계;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델에는 상기 분할형태소가 입력되고,상기 단어임베딩단계에서 수행되는 상기 단어임베딩모델은,일반화된 영역의 특성이 반영된 말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습된 글로벌임베딩모델; 및상기 입력텍스트와 관련된 분석대상 영역의 특성이 반영된 말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습된 로컬임베딩모델;을 포함하고,상기 글로벌임베딩모델은 상기 분할형태소그룹을 구성하는 상기 1 이상의 분할형태소의 각각으로부터 제1 단어세부결과를 도출하고,상기 로컬임베딩모델은 상기 분할형태소그룹을 구성하는 상기 1 이상의 분할형태소의 각각으로부터 제2 단어세부결과를 도출하고,상기 단어임베딩단계에서 수행되는 상기 단어임베딩모델은 상기 제1 단어세부결과 및 상기 제2 단어세부결과를 기초로 상기 단어세부결과를 도출하는, 컴퓨터-판독가능 매체.

컴퓨터-판독가능 매체로서,상기 컴퓨터-판독가능 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:입력텍스트를 기설정된 단위로 분할한 분할텍스트를 생성하는 텍스트분할단계;상기 분할텍스트를 형태소단위로 분할하여 분할형태소를 생성하는 형태소분할단계;상기 분할형태소로부터 벡터형태의 데이터인 제1 추론결과를 도출하는 제1 추론단계;상기 제1 추론결과를 기초로 개체명에 대한 벡터형태의 데이터인 제2 추론결과를 도출하는 제2 추론단계; 및상기 제2 추론결과를 기초로 개체명을 추출하여 개체명결과를 도출하는 개체명추출단계;를 포함하고, 상기 제1 추론단계는 2 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제1 추론결과는 상기 2 이상의 학습된 인공신경망 모델에서 도출되는 2 이상의 도출결과를 포함하고,상기 제2 추론단계는 1 이상의 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 수행하는 단계를 포함하고,상기 텍스트분할단계는,상기 입력텍스트로부터 1 이상의 상기 분할텍스트로 구성된 분할텍스트그룹을 생성하고,상기 형태소분할단계는,상기 분할텍스트그룹을 구성하는 각각의 상기 분할텍스트로부터 1 이상의 상기 분할형태소로 구성된 분할형태소그룹을 생성하고,상기 제1 추론단계는,말뭉치를 기반으로 단어단위로 학습되는 단어임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 벡터값인 단어세부결과를 도출하는 단어임베딩단계; 및말뭉치를 기반으로 품사단위로 학습되는 품사임베딩모델을 이용하여 입력된 단어에 대해 품사와 관련된 품사세부결과를 도출하는 품사임베딩단계;을 포함하고, 상기 단어임베딩모델 및 상기 품사임베딩모델에는 상기 분할형태소가 입력되고,상기 제2 추론단계는, 상기 제1 추론결과를 기초로 Bidirectional LSTM 방식에 의한 LSTM모듈을 이용하여 추론결과를 생성하고,상기 LSTM모듈을 이용하여 생성된 추론결과를 기초로 CRF 알고리즘방식에 의한 CRFs모듈을 이용하여 제2 추론결과를 생성하고, 상기 LSTM모듈은 복수의 인풋 레이어를 가지고, 복수의 인풋레이어 각각에는 복수의 상기 제1 추론결과 각각이 입력되는, 컴퓨터-판독가능 매체.

삭제

삭제

삭제