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특허는 기술을 보호하는 수단이자 수익을 창출하는 하나의 투자 자산이다. 따라서 다양한 기술들이 개발되고 있는 기술사회에서 특허의 가치는 기업 및 국가 전반에서 인정받고 있다.
본 연구의 목적은 특허문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 대표적인 자연어처리언어모델인 BERT를 이용한다. 본 연구에서는 특허문헌 분류는 다중분류모델에 속하며, 우리는 한국의 특허상품연계정보 데이터베이스의 상품유사군을 분류하는 방법을 제안한다.
결론적으로, 본 논문은 언어 모델인 BERT를 이용하여 특허상품연계정보의 발명의 명칭 정보를 학습하여, 19개의 국제상품유사군명으로 다중분류하는 방법을 다루었으며, 실험을 통해 62.10%의 정확도, 63.32%의 정밀도, 62.82%의 ...
저자 | 이관용 |
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학위수여기관 | 한국교통대학교 일반대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 컴퓨터정보공학과 |
지도교수 | 이성욱 |
발행연도 | 2022 |
총페이지 | ⅵ, 48 p. |
키워드 | BERT, 특허상품연계정보, 특허분류 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T16039592&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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