서버에 의해 수행되는 텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 방법에 있어서,(a) 네트워크를 통해 수집된 원시 데이터에 전처리 프로세스를 수행하여 텍스트 데이터를 생성하는 단계;(b) 상기 텍스트 데이터를 입력으로 필터 생성 모델을 통해 컨텍스트 벡터를 생성하는 단계; 및(c) 상기 컨텍스트 벡터에 기초하여 상기 필터 생성 모델을 통해 콘볼루션 필터를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 필터 생성 모델은 상기 텍스트 데이터를 입력으로 인공신경망을 이용하여 적응형 콘볼루션 필터를 생성하는 것이며,상기 (c)단계는,해싱 기법을 통해 콘볼루션 필터를 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 해싱 기법은 컴포넌트 필터를 포함하는 공유 행렬을 생성하고, 기설정된 해시 함수를 사용하여 후보 컴포넌트 필터를 선택하고, 상기 후보 컴포넌트 필터에 대해 가중치에 따라 선형 조합하는 것이며,상기 가중치는 컨텍스트 벡터를 입력으로 받는 단층 신경망의 출력값인 것인,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 방법.

제 1 항에 있어서,상기 (b)단계는 양방향 GRU (Gated Recurrent Unit)를 통해 컨텍스트 벡터를 생성하는 것인,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 방법.

제 2 항에 있어서,상기 양방향 GRU (Gated Recurrent Unit)는 상기 텍스트 데이터를 상관관계를 내포하는 벡터들의 집합으로 변형하고, 해당 시점에서 분류해야할 텍스트와 연관이 있는 텍스트 부분에 집중하는 어텐션 기법을 적용하여 가중치를 계산하여, 컨텍스트 벡터를 생성하는 것인,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 방법.

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제 1 항에 있어서,상기 (c) 단계 이후 생성된 상기 콘볼루션 필터를 기설정된 콘볼루션 신경망에 적용하는 단계를 더 포함하는 것인,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 방법.

텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 서버에 있어서,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 프로그램이 저장된 메모리;상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해, 네트워크를 통해 수집된 원시 데이터에 전처리 프로세스를 수행하여 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 텍스트 데이터를 입력으로 필터 생성 모델을 통해 컨텍스트 벡터를 생성하고, 상기 컨텍스트 벡터에 기초하여 상기 필터 생성 모델을 통해 콘볼루션 필터를 생성하고, 상기 필터 생성 모델은 상기 텍스트 데이터를 입력으로 인공신경망을 이용하여 적응형 콘볼루션 필터를 생성하는 것이며,상기 프로세서는 해싱 기법을 통해 콘볼루션 필터를 생성하는 것이고,상기 해싱 기법은 컴포넌트 필터를 포함하는 공유 행렬을 생성하고, 기설정된 해시 함수를 사용하여 후보 컴포넌트 필터를 선택하고, 상기 후보 컴포넌트 필터에 대해 가중치에 따라 선형 조합하는 것이며,상기 가중치는 컨텍스트 벡터를 입력으로 받는 단층 신경망의 출력값인 것인,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 서버.

제 8 항에 있어서,상기 필터 생성 모델은 양방향 GRU (Gated Recurrent Unit)를 포함하고,상기 프로세서는 상기 양방향 GRU를 통해 컨텍스트 벡터를 생성하는 것이고,상기 양방향 GRU (Gated Recurrent Unit)는 상기 텍스트 데이터를 상관관계를 내포하는 벡터들의 집합으로 변형하고, 해당 시점에서 분류해야할 텍스트와 연관이 있는 텍스트 부분에 집중하는 어텐션 기법을 적용하여 가중치를 계산하여, 컨텍스트 벡터를 생성하는 것인,텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 서버.

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적응형 콘볼루션 필터를 이용한 텍스트 분류 서버에 있어서,적응형 콘볼루션 필터를 이용한 텍스트 분류 프로그램이 저장된 메모리;상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 의해, 네트워크를 통해 수집된 원시 데이터에 전처리 프로세스를 수행하여 텍스트 데이터를 생성하고, 상기 텍스트 데이터를 입력으로 필터 생성 모델을 통해 컨텍스트 벡터를 생성하고, 상기 컨텍스트 벡터에 기초하여 상기 필터 생성 모델을 통해 콘볼루션 필터를 생성하고, 상기 콘볼루션 필터를 기설정된 콘볼루션 신경망에 적용하고, 상기 콘볼루션 신경망을 통해 분류된 텍스트를 사용자 단말에 제공하는 것이며,상기 프로세서는 해싱 기법을 통해 콘볼루션 필터를 생성하는 것이고,상기 해싱 기법은 컴포넌트 필터를 포함하는 공유 행렬을 생성하고, 기설정된 해시 함수를 사용하여 후보 컴포넌트 필터를 선택하고, 상기 후보 컴포넌트 필터에 대해 가중치에 따라 선형 조합하는 것이며,상기 가중치는 컨텍스트 벡터를 입력으로 받는 단층 신경망의 출력값인 것인,적응형 콘볼루션 필터를 이용한 텍스트 분류 서버.

제 11 항에 있어서,상기 필터 생성 모델은 양방향 GRU (Gated Recurrent Unit)를 포함하고,상기 프로세서는 상기 양방향 GRU를 통해 컨텍스트 벡터를 생성하는 것인,적응형 콘볼루션 필터를 이용한 텍스트 분류 서버.

제 12 항에 있어서,상기 양방향 GRU (Gated Recurrent Unit)는 상기 텍스트 데이터를 상관관계를 내포하는 벡터들의 집합으로 변형하고, 해당 시점에서 분류해야할 텍스트와 연관이 있는 텍스트 부분에 집중하는 어텐션 기법을 적용하여 가중치를 계산하여, 컨텍스트 벡터를 생성하는 것인,적응형 콘볼루션 필터를 이용한 텍스트 분류 서버.

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제 1 항에 따르는 텍스트 분류를 위한 적응형 콘볼루션 필터 생성 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체.