KR102189567B1 - 다수의 의도가 포함된 문장으로부터 의도 및 의도에 대응되는 내용을 검출하는 전자문서 시스템 - Google Patents

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Abstract

다수의 의도가 포함된 문장으로부터 의도 및 의도에 대응되는 내용을 검출하는 전자문서 시스템이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법은, 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하는 단계, 상기 질문을 사용자 단말에 전송하고, 상기 질문에 대한 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 수신하는 단계, 상기 사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 추출하는 단계, 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출하는 단계, 상기 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 단계 및 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

다수의 의도가 포함된 문장으로부터 의도 및 의도에 대응되는 내용을 검출하는 전자문서 시스템{SYSTEM FOR WRITING ELECTRONIC DOCUMENT BY DETECTING KEY AND CORRESPONDING VALUE FROM SENTENCE WITH MULTIPLE KEY}
본원은 다수의 의도가 포함된 문장으로부터 의도 및 의도에 대응되는 내용을 검출하는 전자문서 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 업무 영역에서 다양한 양식의 문서가 발생하게 되고, 이러한 문서들은 종래에는 종이에 인쇄된 형태로 작성되었다면, 최근 다양한 문서들을 전자적인 형태로 생성하는 전자 문서 및 전자 서명 서비스가 도입되어 활용되고 있으며, 정부의 페이퍼리스(Paperless) 정책과 맞물려 급속한 성장 추세를 보이고 있다.
또한, 스마트 디바이스의 대중화에 따라 음성 기반 서비스를 이용하는 사용자 경험은 지속적으로 축적되어 왔다. 현재 음성 기반 서비스의 대부분은 개인의 일상 생활에 연계된 기능을 제공하고 있으며, 앞으로는 기업의 업무 영역에 까지 확장될 것으로 예상된다
따라서, 음성 신호를 포함한 다양한 형태의 입력을 기초로 전자 문서를 생성하는 기술 및 시스템이나 음성 입력 등을 기초로 전자 문서를 제어 및 관리할 수 있는 기술 및 시스템 개발의 필요성이 증대되고 있다.
더욱이, 질문과 질문에 대한 사용자의 답변을 기초로 문서를 작성하는 대화 기반의 종래의 문서 작성 서비스는 문서에 기입해야 할 항목이 많은 경우 사용자에게 개별 항목에 대하여 다수의 질문을 구성하고 이에 대한 답변을 여러 차례 수신해야하는 번거로움이 존재하므로, 문서 작성을 완료하는 데 소요되는 시간이 증가하는 등 사용자 편의성이 저하되는 단점이 존재한다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국등록특허공보 제10-1372837호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 음성 신호를 단순히 텍스트로 변환하는데 그치지 않고, 사용자가 입력한 문장으로부터 전자문서 작성에 연계된 의도(Key) 및 의도에 상응하는 내용(Value)을 추출하여, 템플릿에 기초하여 전자문서를 작성하는 장치 및 방법을 제공하려는 것을 목적으로 한다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 대화 기반의 전자 문서 작성 서비스를 제공하는데 있어, 복수의 전자 문서 기입 항목과 연계된 질문을 구성하거나 여러 기입 항목에 대해 사용자가 선택적으로 대답할 수 있게 열린 형태의 질문을 구성하고, 해당 질문에 대한 사용자의 응답을 의도(Key) 및 의도에 상응하는 내용(Value) 단위로 추출하여, 복수개의 전자 문서 기입 항목을 동시에 입력할 수 있도록 구현하여, 대화 기반의 전자 문서 작성 서비스의 사용성을 높이려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 입력 문장으로부터 전자문서를 작성하는 방법은, 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하는 단계, 상기 질문을 사용자 단말에 전송하고, 상기 질문에 대한 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 수신하는 단계, 상기 사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 추출하는 단계, 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출하는 단계, 상기 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 단계 및 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 최종 내용 데이터를 획득하는 단계는, 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인지 여부를 판단하여 처리하는 단계, 상기 원시 내용 데이터의 마지막 분절에 대해 형태소 분석을 수행하는 단계 및 상기 형태소 분석 결과를 역방향으로 탐색하여 실질 형태소를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 최종 내용 데이터를 획득하는 단계는, 상기 탐지된 실질 형태소가 명사 형태가 아닌 경우, 상기 탐지된 실질 형태소를 명사 형태로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 입력 문장은, 음성 입력 또는 입력 장치 화면 상에 구비된 대화 창에 텍스트를 기입하는 방식으로 입력된 대화형 입력의 형태로 입력될 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터는, 전자문서의 서식에 기초하여 결정될 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터를 추출하는 단계는, 상기 사용자 입력 문장에서 상기 전자문서 기입 항목과의 유사도가 소정 이상인 부분을 추출하는 것일 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터가 시작되는 지점은, 레벤슈타인 편집 거리 알고리즘(Levenshtein Edit Distance Algorithm) 을 통해 의도 데이터의 예상 위치를 특정하고, 상기 예상 위치를 하나씩 순차적으로 옮겨가며 상기 전자문서 기입 항목과 상기 의도 데이터로 추정되는 부분 간의 편집 거리를 계산하여, 상기 편집 거리가 최소가 되는 지점을 상기 의도 데이터가 시작되는 지점으로 결정하는 방식으로 도출될 수 있다.
또한, 상기 원시 내용 데이터를 추출하는 단계는, 상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 (N+1)번째 의도 데이터의 시작 지점 전까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출하는 것일 수 있다.
또한, 상기 원시 내용 데이터를 추출하는 단계는, 상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터가 마지막 의도 데이터인 경우 상기 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 상기 사용자 입력 문장의 마지막까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출하는 것일 수 있다.
또한, 상기 질문은 상기 의도 데이터를 포함하는 제1타입 질문 및 상기 의도 데이터를 미포함하는 제2타입 질문을 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법은, 상기 질문이 제1타입 질문인 경우, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 전부에 대응되는지 여부 및 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되었는지 여부를 판단하는 최종 내용 데이터 검증 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 최종 내용 데이터 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 상기 의도 데이터 중 일부에 대응되지 않는 경우, 누락된 의도 데이터에 기초하여 상기 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성할 수 있다.
또한, 상기 최종 내용 데이터 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 해당 의도 데이터와 연계된 질문을 재차 생성할 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터는 예외적 의도 데이터를 포함할 수 있고, 상기 예외적 의도 데이터는 상기 전자문서의 서식에 기초하여 결정된 전체 의도 데이터에서 상기 사용자 입력 문장에 포함된 상기 예외적 의도 데이터 이외의 의도 데이터를 제외한 나머지 의도 데이터를 포괄할 수 있다.
또한, 상기 예외적 의도 데이터는 '이외, 나머지, 다른 것' 등을 포함하며, 의도 데이터를 직접적으로 지칭하는 것이 아니라, 사용자가 앞서 언급한 의도 데이터를 제외한 나머지 의도 데이터를 지칭하기 위하여 사용한 부분을 의미할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법은, 상기 예외적 의도 데이터가 추출된 경우, 상기 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법은, 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터가 복수개인 경우, 상기 복수의 원시 내용 데이터 중 상기 예외적 의도 데이터를 포함하거나 공백으로 이루어진 원시 내용 데이터를 삭제하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 입력 문장으로부터 전자문서를 작성하는 장치는, 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하는 질문 생성부, 상기 질문을 사용자 단말에 전송하고, 상기 질문에 대한 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 수신하는 입출력부, 사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 추출하는 의도 데이터 검출부, 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출하는 내용 데이터 검출부, 상기 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 내용 데이터 처리부 및 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 전자문서 작성부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 내용 데이터 처리부는, 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인지 여부를 판단하여 처리하는 조사 처리부, 상기 원시 내용 데이터의 마지막 분절에 대해 형태소 분석을 수행하고, 분석 결과를 역방향으로 탐색하여 실질 형태소를 탐지하는 형태소 분석부 및 상기 탐지된 실질 형태소를 명사 형태로 변환하는 형 변환부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말은, 사용자의 음성을 인식할 수 있는 음성 인식 단말 및 사용자가 별도의 입력 장치를 통해 상기 사용자 입력 문장을 입력할 수 있는 대화형 단말을 포함할 수 있다.
또한, 상기 입출력부는, 상기 사용자 단말이 상기 음성 인식 단말인 경우, 전자문서 작성과 연계된 정보를 음성 형태로 출력할 수 있고, 상기 사용자 단말이 상기 대화형 단말인 경우, 전자문서 작성과 연계된 정보를 상기 대화형 단말의 디스플레이 상에 구비된 대화 창에 텍스트 형태로 출력할 수 있다.
또한, 상기 질문 생성부는, 상기 의도 데이터를 포함하는 제1타입 질문을 생성하거나 상기 의도 데이터를 미포함하는 제2타입 질문을 생성할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치는, 상기 질문 생성부가 생성한 질문이 상기 제1타입 질문인 경우, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 전부에 대응되는지 여부 및 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되었는지 여부를 판단하는 최종 내용 데이터 검증부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 질문 생성부는, 상기 최종 내용 데이터 검증부의 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 중 일부에 대응되지 않는 경우, 누락된 의도 데이터에 기초하여 상기 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성할 수 있다.
또한, 상기 질문 생성부는, 상기 최종 내용 데이터 검증부의 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 해당 의도 데이터와 연계된 질문을 재차 생성할 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 음성 신호를 단순 문자로 변환하는데 그치지 않고, 사용자가 입력한 문장으로부터 전자문서 작성에 연계된 의도(Key) 및 의도에 상응하는 내용(Value)을 추출함으로써, 템플릿에 기초하여 전자문서를 작성하는 장치 및 방법이 제공되는 효과가 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, 정형화된 템플릿을 기초로 전자 문서 작성이 가능하고, 전자 문서에 입력되는 항목들이 사전 정의될 수 있으며, 음성 등 다양한 입력 방식을 통한 간단한 전자문서 작성 및 처리가 가능함으로써 업무 생산성이 증대되는 효과가 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도1은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도2는 전자문서 내에 존재하는 의도 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도3은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치에 인가되는 사용자 입력의 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도4는 사용자 입력 문장에서 의도 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도5은 사용자 입력 문장에서 원시적 내용 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도6은 본원의 일 실시예에 따른 내용 데이터 처리부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도7은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성부가 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도8은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법의 동작 흐름도이다.
도9는 본원의 일 실시예에 따른 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 단계를 세분화한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도1은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도1을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치(100)는, 질문 생성부(110), 입출력부(120), 의도 데이터 검출부(130), 내용 데이터 검출부(140), 내용 데이터 처리부(150), 최종 내용 데이터 검증부(160) 및 전자문서 작성부(170)를 포함할 수 있다.
질문 생성부(110)는, 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성할 수 있다.
또한, 상기 질문은 의도 데이터를 포함하는 제1타입 질문 및 상기 의도 데이터를 미포함하는 제2타입 질문을 포함할 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터는 전자문서의 서식에 기초하여 결정될 수 있다.
구체적으로, 상기 의도 데이터는 하나의 전자문서가 완성되기 위하여 전자문서 상에 사용자가 입력해야 하는 기입 항목과 연계될 수 있다.
도2는 전자문서 내에 존재하는 의도 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도2의 (a)를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 상기 의도 데이터는 휴가 신청서를 완성하기 위하여 사용자가 입력해야 하는 '(휴가) 일시, (휴가) 구분, (휴가) 사유'를 포함할 수 있다.
도2의 (b)를 참조하면, 본원의 다른 실시예에 따른 상기 의도 데이터는 해빙기 건설공사 등 안전점검표의 전자문서 서식에서 2) 절토부와 관련하여 '인장균열, 침하, 지하수 용출, 낙석'을 포함할 수 있다.
이 때, 본원의 일 실시예에 따르면, 상기 제1타입 질문은 '휴가 구분과 휴가 사유를 알려주세요.'와 같이 본원의 일 실시예에 따른 상기 의도 데이터 '휴가 구분' 및 '휴가 사유'를 질문 내에 직접적으로 포함하는 형태의 질문을 의미할 수 있다.
또한, 본원의 다른 실시예에 따르면, 상기 제2타입 질문은 '절토부의 상태를 알려주세요.'와 같이 본원의 다른 실시예에 따른 상기 의도 데이터 '인장균열, 침하, 지하수 용출, 낙석'을 직접적으로 포함하지 않으면서 이를 포괄하는 형태의 질문을 의미할 수 있다.
또한, 전자문서 작성 과정에서 사용자에게 묻는 질문의 수가 많으면, 문서 작성이 완료되는 데 걸리는 시간이 길어질 수 있으므로, 질문 생성부(110)가 둘 이상의 기입 항목을 포괄하는 질문을 생성하는 것이 바람직하나 이에 한정되는 것은 아니다.
도3은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치에 인가되는 사용자 입력의 유형을 설명하기 위한 도면이다.
도3을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치(100)는 (a)와 같이 스마트 스피커(Smart Speaker), 스마트 가전(Smart Appliances), 웨어러블 장치(Wearable Device) 등 음성 인식 기능을 지원하는 사용자 단말(11)을 통해 사용자가 육성으로 말한 문장을 상기 사용자 입력으로 하는 음성 입력 형태로 상기 사용자 입력을 수신할 수 있다.
또한, (b)와 같이 사용자가 태플릿 PC, 스마트폰 등의 사용자 단말(12), 노트북, PC등과 연결된 키보드(13) 등의 별도의 입력 장치를 통해 타이핑한 문장을 상기 사용자 입력으로 하는 대화형 입력 형태로 상기 사용자 입력을 수신할 수 있다.
입출력부(120)는, 질문 생성부(110)가 생성한 상기 질문을 사용자 단말에 전송할 수 있다.
예시적으로, 입출력부(120)는 상기 질문을 상기 음성 입력에 대응되도록 음성 형태로 구현하여 상기 사용자 단말에 전달할 수 있다.
또한, 입출력부(120)는 상기 질문은 상기 대화형 입력에 대응되도록 대화창에 텍스트 형태로 구현하여 상기 사용자 단말에 전달할 수 있다.
다만, 이는 예시적 기재일 뿐, 상기 사용자 입력의 유형과 무관하게 상기 사용자 단말의 제약 조건을 고려하여, 다양한 유형으로 상기 질문을 상기 사용자 단말에 전달할 수 있다.
구체적으로, 상기 사용자 단말에 사용자의 음성을 인식할 수 있는 구성이 구비되어 있으나, 음성 신호 형태의 출력이 불가능한 경우, 음성 입력 형태로 사용자 입력을 수신 받고, 상기 질문은 텍스트 형태로 사용자에게 전달될 수 있다.
또한, 전술한 입출력부(120)의 질문 전달 방식은 사용자의 요청에 따라 결정되는 형태로 구현될 수도 있다.
또한, 상기 사용자 단말은 사용자의 음성을 인식할 수 있는 음성 인식 단말 및 사용자가 별도의 입력 장치를 통해 상기 사용자 입력 문장을 입력할 수 있는 대화형 단말을 포함할 수 있다.
예를 들면, 상기 사용자 단말은, 스마트폰(Smartphone), 스마트패드(SmartPad), 태블릿 PC등과 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communication), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말기 같은 모든 종류의 유/무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
특히, 상기 사용자 단말은, 스마트 스피커(Smart Speaker), 스마트 카(Smart Car), 스마트 가전(Smart Appliances), 웨어러블 장치(Wearable Device) 증강현실기기 (VR/MR) 등 새롭게 생겨나는 각종 통신기술을 이용한 다양한 음향기기, 구동기기 등을 포함할 수 있다.
입출력부(120)는, 상기 질문에 대한 사용자의 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 상기 사용자 단말로부터 수신할 수 있다.
또한, 상기 사용자 입력 문장은 음성 입력 또는 입력 장치 화면 상에 구비된 대화 창에 텍스트를 기입하는 방식으로 입력된 대화형 입력의 형태로 입력될 수 있다.
또한, 입출력부(120)는, 상기 사용자 단말이 상기 음성 인식 단말인 경우, 전자문서 작성과 연계된 정보를 음성 형태로 출력할 수 있다.
또한, 입출력부(120)는, 상기 사용자 단말이 상기 대화형 단말인 경우, 전자문서 작성과 연계된 정보를 상기 대화형 단말의 디스플레이 상에 구비된 대화 창에 텍스트 형태로 출력할 수 있다.
의도 데이터 검출부(130)는, 상기 사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 추출할 수 있다.
또한, 의도 데이터 검출부(130)는, 상기 사용자 입력 문장에서 상기 전자문서 기입 항목과의 유사도가 소정 이상인 부분을 추출할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 의도 데이터 검출부(130)는 상기 의도 데이터가 시작되는 지점을 결정하기 위하여, 레벤슈타인 편집 거리 알고리즘을 활용할 수 있으며, 상기 알고리즘을 통해 의도 데이터의 예상 위치를 특정하고, 상기 예상 위치를 하나씩 순차적으로 옮겨가며 상기 전자문서 기입 항목과 상기 의도 데이터로 추정되는 부분 간의 편집 거리를 계산하여, 상기 편집 거리가 최소가 되는 지점을 상기 의도 데이터가 시작되는 지점으로 결정할 수 있다.
도4는 사용자 입력 문장에서 의도 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도4의 (a)를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 상기 사용자 입력 문장은 "휴가 구분은 연차 휴가이고, 휴가 사유는 결혼식이야." 가 될 수 있다.
도4의 (b)를 참조하면, 본원의 다른 실시예에 따른 상기 사용자 입력 문장은 "지하수 용출 발생했고, 지하수 용출 이외는 이상 없음."이 될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면(도4의 a), 의도 데이터 검출부(130)는 본원의 일 실시예에 따른 상기 사용자 입력 문장으로부터 휴가 신청서 전자문서 서식에 기초하여 결정된 본원의 일 실시예에 따른 의도 데이터인 '휴가 일시, 휴가 구분, 휴가 사유'와 유사한 부분을 추출할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 1번째 의도 데이터 '휴가 구분'은 상기 사용자 입력 문장에서 붉은 색으로 표시된 문장 시작 부분에서 추출될 수 있다. (의도 데이터 ①)
본원의 일 실시예에 따르면, 2번째 의도 데이터 '휴가 사유'는 상기 사용자 입력 문장에서 푸른 색으로 표시된 문장 중간 부분에서 추출될 수 있다. (의도 데이터 ②)
본원의 다른 실시예에 따르면(도4의 b), 의도 데이터 검출부(130)는 본원의 다른 실시예에 따른 상기 사용자 입력 문장으로부터 해빙기 건설공사 등 안전점검표 전자문서 서식에 기초하여 2) 절토부의 기입 항목에 연계되어 결정된 본원의 다른 실시예에 따른 의도 데이터인 '인장균열, 침하, 지하수 용출, 낙석'과 유사한 부분을 추출할 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터는 예외적 의도 데이터를 포함할 수 있다.
예시적으로, 상기 예외적 의도 데이터는 '이외, 나머지, 다른 것' 등을 포함하며, 의도 데이터를 직접적으로 지칭하는 것이 아니라, 사용자가 앞서 언급한 의도 데이터를 제외한 나머지 의도 데이터를 지칭하기 위하여 사용한 부분을 의미할 수 있다.
구체적으로, 상기 예외적 의도 데이터는, 상기 전자문서의 서식에 기초하여 결정된 전체 의도 데이터에서 상기 사용자 입력 문장에 포함된 상기 예외적 의도 데이터 이외의 의도 데이터를 제외한 나머지 의도 데이터를 포괄할 수 있다.
본원의 다른 실시예에 따르면, 1번째 의도 데이터 및 2번째 의도 데이터 '지하수 용출'은 상기 사용자 입력 문장에서 붉은 색으로 표시된 문장 시작 부분 및 문장 중간 부분에서 추출될 수 있다. (의도 데이터 ① 및 의도 데이터 ②)
본원의 다른 실시예에 따르면, 예외적 의도 데이터(3번째 의도 데이터) '이외'는 상기 사용자 입력 문장에서 푸른 색으로 표시된 2번째 '지하수 용출' 다음 부분에서 추출될 수 있다. (의도 데이터 ③)
이 때, 본원의 다른 실시예에 따르면, 전술한 바와 같이 '이외'에 해당하는 예외적 의도 데이터는 사용자 입력 문장에 포함된 예외적 의도 데이터를 제외한 의도 데이터인 '지하수 용출'을 제외한 나머지 의도 데이터 '인장균열, 침하, 낙석'을 포괄하는 것일 수 있다.
내용 데이터 검출부(140)는, 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 내용 데이터 검출부(140)는, 상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 (N+1)번째 의도 데이터의 시작 지점 전까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다.
또한, 내용 데이터 검출부(140)는, 상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터가 마지막 의도 데이터인 경우 상기 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 상기 사용자 입력 문장의 마지막까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다.
도5은 사용자 입력 문장에서 원시적 내용 데이터를 추출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도5의 (a)를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 1번째 의도 데이터는 '휴가 구분'이고, 본원의 일 실시예에 따른 2번째 의도 데이터는 '휴가 사유'이며, 본원의 일 실시예에 따른 사용자 입력 문장 내 다른 의도 데이터는 존재하지 않는다.
이 때, 본원의 일 실시예에 따르면, 내용 데이터 검출부(140)는 상기 사용자 입력 문장 중 1번째 의도 데이터인 '휴가 구분'의 종료 지점부터 2번째 의도 데이터인 '휴가 사유'의 시작 지점까지의 부분인 "은 연차 휴가이고,"를 상기 1번째 의도 데이터인 '휴가 구분’'에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다. (원시 내용 데이터 ①)
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 내용 데이터 검출부(140)는 상기 사용자 입력 문장 중 마지막 의도 데이터인 '휴가 사유'의 종료 지점부터 상기 사용자 입력 문장의 마지막까지의 부분인 "는 결혼식이야."를 상기 2번째 의도 데이터인 '휴가 사유'에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다. (원시 내용 데이터 ②)
도5의 (b)를 참조하면, 본원의 다른 실시예에 따른 1번째 의도 데이터는 '지하수 용출'이고, 본원의 다른 실시예에 따른 2번째 의도 데이터는 '지하수 용출'이며, 본원의 다른 실시예에 따른 3번째 의도 데이터는 예외적 의도 데이터인 '이외'이며, 본원의 다른 실시예에 따른 사용자 입력 문장 내 다른 의도 데이터는 존재하지 않는다.
이 때, 본원의 다른 실시예에 따르면, 내용 데이터 검출부(140)는 상기 사용자 입력 문장 중 1번째 의도 데이터인 '지하수 검출'의 종료 지점부터 2번째 의도 데이터인 '지하수 검출'의 시작 지점까지의 부분인 "발생했고,"를 상기 1번째 의도 데이터인 '지하수 검출'에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다. (원시 내용 데이터 ①)
또한, 본원의 다른 실시예에 따르면, 내용 데이터 검출부(140)는 상기 사용자 입력 문장 중 중 2번째 의도 데이터인 '지하수 검출'의 종료 지점부터 3번째 의도 데이터인 '지하수 검출'의 시작 지점까지의 부분인 '공백(NULL)'을 상기 2번째 의도 데이터인 '지하수 검출'에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다. (원시 내용 데이터 ②)
달리 말해, 본원의 다른 실시예에 따르면, 의도 데이터 타입 '지하수 검출'에 대응되는 원시 내용 데이터가 두 개 검출될 수 있다.
또한, 본원의 다른 실시예에 따르면, 내용 데이터 검출부(140)는 상기 사용자 입력 문장 중 마지막 의도 데이터인 '이외'의 종료 지점부터 상기 사용자 입력 문장의 마지막까지의 부분인 "는 이상 없음."를 상기 3번째 의도 데이터인 '이외'에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다. (원시 내용 데이터 ③)
전술한 바와 같이, 상기 원시 내용 데이터에는 상기 의도 데이터에 대응되고, 전자문서 기입 항목에 대하여 입력될 데이터와 함께 정제되지 않은 발화 일부가 포함될 수 있으며, 이는 후술할 내용 데이터 처리부(150)에 의해 최종 내용 데이터로 가공되어 상기 전자문서 기입 항목에 입력될 수 있다.
내용 데이터 처리부(150)는, 상기 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득할 수 있다.
도6은 본원의 일 실시예에 따른 내용 데이터 처리부의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도6을 참조하면, 본원의 일 실시예에 따른 내용 데이터 처리부(150)는, 조사 처리부(151), 형태소 분석부(152) 및 형 변환부(153)를 포함할 수 있다.
조사 처리부(151)는, 내용 데이터 검출부(140)가 추출한 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인지 여부를 판단하여 처리할 수 있다.
이 때, 조사 처리부(151)는, 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인 경우, 해당 분절을 삭제할 수 있다.
본원의 일 실시예 따른 1번째 의도 데이터 '휴가 구분'에 대응되는 원시적 내용 데이터인 "은 연차휴가이고,"의 첫 분절은 '은'으로, 주격 조사에 해당하므로, 본원의 일 실시예에 따르면, 조사 처리부(151)는 이 경우, 조사에 해당하는 '은' 부분을 상기 원시적 내용 데이터로부터 삭제할 수 있다.
형태소 분석부(152)는, 상기 첫 분절을 제외한 나머지 분절들을 결합할 수 있다.
형태소 분석부(152)는, 조사 처리부(151)에 의해 1차적으로 가공된 상기 원시 내용 데이터의 마지막 분절에 대해 형태소 분석을 수행할 수 있다.
또한, 형태소 분석부(152)는, 상기 형태소 분석 결과를 역방향으로 탐색하여 실질 형태소를 탐지할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 조사 처리부(151)에 의해 가공된 원시 내용 데이터인 "연차 휴가이고,"에 대해 형태소 분석부(152)는 역방향으로 형태소 분석을 수행할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 역방향 탐색 결과, '고'는 연결 어미이고 '이'는 긍정 지정사로써 실질 형태소가 아닌 문법 형태소에 해당한다. 따라서, "이고," 부분은 원시 내용 데이터로부터 삭제될 수 있다.
결국, 본원의 일 실시예에 따르면, 형태소 분석부(152)에 의해, 실질 형태소인 "연차 휴가"가 획득될 수 있다.
예시적으로, 형태소 분석부(152)는 기 존재하는 형태소 분석 서비스를 활용하여 상기 형태소 분석을 수행할 수 있다.
형 변환부(153)는, 상기 탐지된 실질 형태소가 명사 형태가 아닌 경우, 상기 탐지된 실질 형태소를 명사 형태로 변환할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 형태소 분석부(152)에 의해 획득된 실질 형태소인 "연차 휴가"는 명사 형태이므로, 형 변환부(153)에 의해 명사 형태로 변환되지 않지만, 동사 형태 등의 실질 형태소가 탐색되는 경우에 있어서, 일반적으로 전자문서 서식의 개별 기입 항목은 명사 형태로 기입되는 경우가 많으므로, 형 변환부(153)는 명사형이 아닌 실질 형태소에 대해 명사 형태로의 변환을 수행하여, 원시적 내용 데이터에 대한 처리를 완결할 수 있다.
예를 들어, 형 변환부(153)는 용언(동사, 형용사) 형태의 실질 형태소 뒤에 '-ㅁ' 또는 '-음'을 결합하여 상기 명사 형태로의 변환을 수행할 수 있다.
형 변환부(153)에 의해 명사 형태로의 변환까지 완료된 상기 원시적 내용 데이터는 최종적으로 전자문서 내에 입력되는 최종 내용 데이터로 확정될 수 있다.
또한, 내용 데이터 처리부(150)는, 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터가 복수개인 경우, 상기 복수의 원시 내용 데이터 중 상기 예외적 의도 데이터를 포함하거나 공백으로 이루어진 원시 내용 데이터를 삭제할 수 있다.
본원의 다른 실시예에 따르면, 하나의 의도 데이터 '지하수 검출'에 대응되는 원시 내용 데이터가 '발생했고,'와 '공백(NULL)'로 복수개인 경우, 내용 데이터 처리부(150)는, 공백으로 이루어진 원시 내용 데이터를 삭제할 수 있고, 따라서, '지하수 검출'에 대응되는 원시 내용 데이터는 '발생했고,' 하나만 남게된다.
최종 내용 데이터 검증부(160)는, 상기 질문이 제1타입 질문인 경우, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 전부에 대응되는지 여부 및 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되었는지 여부를 판단할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 질문은 "휴가 구분과 휴가 사유를 알려주세요." 로, 의도 데이터인 '휴가 구분'과 '휴가 사유'를 직접적으로 포함하는 제1타입 질문일 수 있다.
이 때, 본원의 일 실시예에 따른 상기 최종 내용 데이터가 만일 의도 데이터 '휴가 구분'에 대응되나, 의도 데이터 '휴가 사유'에 대응되지 않는 경우, 이는 사용자가 '휴가 구분'에 대한 내용만을 응답한 경우에 해당할 수 있다(사용자 입력 문장에 '휴가 사유'에 대한 내용이 포함되지 않은 경우).
이 때, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 상기 의도 데이터 중 일부에 대응되지 않는 경우, 질문 생성부(110)는, 누락된 의도 데이터에 기초하여 상기 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, '휴가 구분'에 대한 내용만을 사용자가 응답하였고, '휴가 사유'에 대응되는 내용을 응답하지 않은 경우, 질문 생성부(110)는, "휴가 사유도 알려주세요."와 같이 누락된 의도 데이터 '휴가 사유'에 기초하여 휴가신청서 기입 항목에 연계된 질문을 재생성할 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따르면, 질문 생성부(110)는 최종 내용 데이터 검증부(160)의 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 해당 의도 데이터와 연계된 질문을 재차 생성할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, '휴가 구분'에 대한 내용을 사용자가 응답하였으나, 의도 데이터인 '휴가 구분'에 대응되는 최종 내용 데이터가 의도 데이터 '휴가 구분'과 무관한 내용을 포함하고 있거나, 의도 데이터 '휴가 구분'과 연계될 수 없는 형식을 가지는 경우 등, 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 질문 생성부(110)는 의도 데이터 '휴가 구분'과 연계된 질문을 재차 생성할 수 있다.
또한, 질문 생성부(110)는, 상기 질문의 유형이 제1타입 질문인지 제2타입 질문인지와 무관하게, 전자문서의 완성을 위해 기입되어야 하는 전체 의도 데이터를 고려하여, 아직 대응되는 최종 내용 데이터의 기입이 경료되지 않은 의도 데이터가 남아 있는 경우, 남아있는 의도 데이터를 고려한 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 재생성할 수도 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 상기 질문 "휴가 구분과 휴가 사유를 알려주세요"에 대한 응답으로 사용자가 입력한 사용자 입력 문장으로부터 의도 데이터 '휴가 구분' 및 '휴가 사유' 모두에 대응되는 최종 내용 데이터의 입력은 완료되었으나, 휴가신청서 상에 의도 데이터 '휴가 일시'에 대응되는 최종 내용 데이터의 입력이 완료되지 않은 경우, 질문 생성부(110)는 "휴가 일시도 알려주세요"와 같은 질문을 재생성할 수 있다.
전자문서 작성부(170)는, 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할 수 있다.
도7은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성부가 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도7의 (a)를 참조하면, 본원의 일 실시예에 따르면, 의도 데이터 '휴가 구분'에 대응되는 최종 내용 데이터는 '연차 휴가' 이고, 의도 데이터 '휴가 사유'에 대응되는 최종 내용 데이터는 '결혼식'일 수 있다.
도7의 (b)를 참조하면, 본원의 다른 실시예에 따르면, 의도 데이터 '지하수 용출'에 대응되는 최종 내용 데이터는 '발생'이고, 의도 데이터 '이외'에 대응되는 최종 내용 데이터는 '이상 없음'일 수 있다.
또한, 상기 최종 내용 데이터 각각은 전자문서의 서식에 따라 최종 내용 데이터 그 자체가 기입될 수도 있고, 최종 내용 데이터에 내용에 부합하도록 O/X 형태로 기입될 수도 있으며, V자 모양을 체크하는 방식으로 기입되거나 기입 항목 별로 미리 설정된 답변 유형 중 부합하는 답변을 고르는 형태로 기입될 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 전자문서 작성부(170)는, 상기 예외적 의도 데이터가 추출된 경우, 상기 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할지 여부를 추가적으로 판단하여, 판단 결과에 기초하여 상기 예외적 의도 데이터에 대응되는 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할 수 있다.
본원의 다른 실시예에 따르면(도 7의 b), 예외적 의도 데이터 '이외'는 사용자 입력 문장에 포함된 다른 의도 데이터인 '지하수 용출'을 제외한 의도 데이터인 '인장균열, 침하, 낙석'을 포괄할 수 있고, 본원의 다른 실시예에 따르면 상기 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터인 '이상 없음'은 도7에 도시된 바와 같이 이에 부합하는 X 형태로 기입될 수 있다.
다만, 본원의 다른 실시예와 달리, 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터가 "알 수 없음, 모름" 등과 같이 부정확한 내용을 포함하고 있거나, 소정의 다른 원인으로 전자문서 내에 기입되기에 부적합한 경우, 전자문서 작성부(170)는 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할지 여부를 추가적으로 판단하여, 전자문서 기입 항목에 최종 내용 데이터를 기입하지 않을 수 있다.
전술한 바와 같이, 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 장치(100)에 의해, 질문 생성부(110)가 전자문서 기입 항목과 연계된 질문을 생성하고, 입출력부(120)가 상기 질문을 전달하고 이에 대한 사용자의 응답인 사용자 입력 문장을 수신하고, 상기 사용자 입력 문장으로부터 의도 데이터 검출부(130), 내용 데이터 검출부(140), 내용 데이터 처리부(150), 최종 내용 데이터 검증부(160)의 동작에 의해 전자문서에 기입될 값이 결정되고, 이 값을 전자문서 작성부(170)가 전자문서 서식에 기입하도록 동작함으로써, 사용자와 대화 형태로 전자문서 작성에 필요한 정보를 반복적으로 교환해나감으로써 하나의 전자문서를 완성할 수 있다.
도8은 본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법의 동작 흐름도이다.
도8에 도시된 전자문서 작성 방법은 앞서 설명된 전자문서 작성 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 전자문서 작성 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 도8에도 동일하게 적용될 수 있다.
도8을 참조하면, 단계 S810에서 질문 생성부(110)는, 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성할 수 있다.
또한, 상기 질문은 의도 데이터를 포함하는 제1타입 질문 및 상기 의도 데이터를 미포함하는 제2타입 질문을 포함할 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터는 전자문서의 서식에 기초하여 결정될 수 있다.
구체적으로, 상기 의도 데이터는 하나의 전자문서가 완성되기 위하여 전자문서 상에 사용자가 입력해야 하는 기입 항목과 연계될 수 있다.
다음으로, 단계 S820에서 입출력부(120)는, 상기 질문을 사용자 단말에 전송하고, 상기 질문에 대한 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 수신할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말은 사용자의 음성을 인식할 수 있는 음성 인식 단말 및 사용자가 별도의 입력 장치를 통해 상기 사용자 입력 문장을 입력할 수 있는 대화형 단말을 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 입력 문장은 음성 입력 또는 입력 장치 화면 상에 구비된 대화 창에 텍스트를 기입하는 방식으로 입력된 대화형 입력의 형태로 입력될 수 있다.
다음으로, 단계 S830에서 의도 데이터 검출부(130)는, 상기 사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 단계 S830에서 의도 데이터 검출부(130)는, 상기 사용자 입력 문장에서 상기 전자문서 기입 항목과의 유사도가 소정 이상인 부분을 상기 의도 데이터로 추출할 수 있다.
또한, 상기 의도 데이터는 예외적 의도 데이터를 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 예외적 의도 데이터는, 상기 전자문서의 서식에 기초하여 결정된 전체 의도 데이터에서 상기 사용자 입력 문장에 포함된 상기 예외적 의도 데이터 이외의 의도 데이터를 제외한 나머지 의도 데이터를 포괄할 수 있다
다음으로, 단계 S840에서 내용 데이터 검출부(140)는, 상기 사용자 입력 문장으로부터 상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 단계 S840에서 내용 데이터 검출부(140)는, 상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 (N+1)번째 의도 데이터의 시작 지점 전까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다.
또한, 단계 S840에서 내용 데이터 검출부(140)는, 상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터가 마지막 의도 데이터인 경우 상기 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 상기 사용자 입력 문장의 마지막까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출할 수 있다.
다음으로, 단계 S850에서 내용 데이터 처리부(150)는, 상기 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득할 수 있다.
다음으로, 단계 S860에서 최종 내용 데이터 검증부(160)는, 질문 생성부(110)가 생성한 질문이 상기 제1타입인 경우, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 전부에 대응되는지 여부 및 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되었는지 여부를 판단할 수 있다.
이 때, 단계 S860에서 최종 내용 데이터 검증부(160)의 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 상기 의도 데이터 중 일부에 대응되지 않는 경우, 질문 생성부(110)는, 누락된 의도 데이터에 기초하여 상기 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성할 수 있다.
또한, 단계 S860에서 최종 내용 데이터 검증부(160)의 검증 결과, 상기 최종 내용 데이터가 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 해당 의도 데이터와 연계된 질문을 재차 생성할 수 있다.
다음으로, 단계 S870에서 전자문서 작성부(170)는, 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S810 내지 단계 S870은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도9는 본원의 일 실시예에 따른 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 단계를 세분화한 동작 흐름도이다.
도9에 도시된 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 방법은 앞서 설명된 전자문서 작성 장치(100)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 전자문서 작성 장치(100)에 대하여 설명된 내용은 도9에도 동일하게 적용될 수 있다.
도9를 참조하면, 단계 S910에서 내용 데이터 처리부(150)는, 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인지 여부를 판단하여 처리할 수 있다.
다음으로, 단계 S920에서 내용 데이터 처리부(150)는, 상기 원시 내용 데이터의 마지막 분절에 대해 형태소 분석을 수행할 수 있다.
다음으로, 단계 S930에서 내용 데이터 처리부(150)는, 상기 형태소 분석 결과를 역방향으로 탐색하여 실질 형태소를 탐지할 수 있다.
다음으로, 단계 S940에서 내용 데이터 처리부(150)는, 상기 탐지된 실질 형태소가 명사 형태가 아닌 경우, 상기 탐지된 실질 형태소를 명사 형태로 변환할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S910 내지 단계 S940은 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시예에 따른 전자문서 작성 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 전자문서 작성 방법은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 전자문서 작성 장치
110: 질문 생성부
120: 입출력부
130: 의도 데이터 검출부
140: 내용 데이터 검출부
150: 내용 데이터 처리부
151: 조사 처리부
152: 형태소 분석부
153: 형 변환부
160: 최종 내용 데이터 검증부
170: 전자문서 작성부

Claims (19)

  1. 사용자 입력 문장으로부터 전자문서를 작성하는 전자문서 작성 장치에 의해 수행되는 사용자 입력 문장으로부터 전자문서를 작성하는 방법에 있어서,
    질문 생성부가 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하는 단계;
    입출력부가 상기 질문을 사용자 단말에 전송하고, 상기 질문에 대한 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 수신하는 단계;
    의도 데이터 검출부가 상기 사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 식별하는 단계;
    내용 데이터 검출부가 상기 식별된 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출하는 단계;
    내용 데이터 처리부가 상기 추출된 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 단계; 및
    전자문서 작성부가 상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 단계,
    를 포함하고,
    상기 최종 내용 데이터를 획득하는 단계는,
    최종 내용 데이터의 시작을 결정하기 위해 조사 처리부가 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인지 여부를 판단하여 처리하는 단계;
    최종 내용 데이터의 끝을 결정하기 위해 형태소 분석부가 상기 원시 내용 데이터의 마지막 분절에 대해 형태소 분석을 수행하는 단계; 및
    상기 형태소 분석부가 상기 형태소 분석 결과를 역방향으로 탐색하여 실질 형태소를 탐지하는 단계,
    를 포함하는 것인, 전자문서 작성 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 최종 내용 데이터를 획득하는 단계는,
    형 변환부가 상기 탐지된 실질 형태소가 명사 형태가 아닌 경우, 상기 탐지된 실질 형태소를 명사 형태로 변환하는 단계,
    를 더 포함하는 것인 전자문서 작성 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 입력 문장은 음성 입력 또는 입력 장치 화면 상에 구비된 대화 창에 텍스트를 기입하는 방식으로 입력된 대화형 입력의 형태로 입력되는 것인, 전자문서 작성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 의도 데이터는 전자문서의 서식에 기초하여 결정되고,
    상기 의도 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 사용자 입력 문장에서 상기 전자문서 기입 항목과의 유사도가 소정 이상인 부분을 추출하는 것인,
    전자문서 작성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 원시 내용 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 (N+1)번째 의도 데이터의 시작 지점 전까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출하는 것인, 전자문서 작성 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 원시 내용 데이터를 추출하는 단계는,
    상기 사용자 입력 문장 중 N번째 의도 데이터가 마지막 의도 데이터인 경우 상기 N번째 의도 데이터의 종료 지점부터 상기 사용자 입력 문장의 마지막까지의 부분을 상기 N번째 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터로 추출하는 것인,
    전자문서 작성 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 질문은 상기 의도 데이터를 포함하는 제1타입 질문 및 상기 의도 데이터를 미포함하는 제2타입 질문을 포함하는 것인,
    전자문서 작성 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 질문이 제1타입 질문인 경우,
    최종 내용 데이터 검증부가 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 전부에 대응되는지 여부 및 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되었는지 여부를 판단하는 최종 내용 데이터 검증 단계를 더 포함하는 것인,
    전자문서 작성 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 최종 내용 데이터 검증 결과,
    상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 상기 의도 데이터 중 일부에 대응되지 않는 경우, 상기 질문을 생성하는 단계는 누락된 의도 데이터에 기초하여 상기 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하고,
    상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 상기 질문을 생성하는 단계는 해당 의도 데이터와 연계된 질문을 재차 생성하는 것인,
    전자문서 작성 방법.
  11. 제5항에 있어서,
    상기 사용자 입력 문장이 상기 전자문서의 서식에 기초하여 결정된 전체 의도 데이터 중 적어도 하나에 해당하는 소정의 의도 데이터 및 예외적 의도 데이터를 함께 포함하면,
    상기 예외적 의도 데이터는 상기 전체 의도 데이터에서 사용자가 전자문서를 최종 내용 데이터로 채우기 위해 상기 문장 내에서 언급한 상기 소정의 의도 데이터를 제외한 나머지 의도 데이터를 포괄하는 것인,
    전자문서 작성 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 전자문서 작성부가 상기 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터의 정확도, 상기 기입 항목에의 적합도, 상기 기입 항목에 대한 입력 가능성 및 입력 값의 허용범위 중 적어도 하나를 고려하여 상기 예외적 의도 데이터에 대응되는 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력할지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는,
    전자문서 작성 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터가 복수개인 경우,
    상기 내용 데이터 처리부가 상기 복수의 원시 내용 데이터 중 상기 예외적 의도 데이터를 포함하거나 공백과 같이 비중도가 낮은 원시 내용 데이터를 삭제하는 단계를 더 포함하는,
    전자문서 작성 방법.
  14. 사용자 입력 문장으로부터 전자문서를 작성하는 장치에 있어서,
    전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하는 질문 생성부,
    상기 질문을 사용자 단말에 전송하고, 상기 질문에 대한 응답을 포함하는 사용자 입력 문장을 수신하는 입출력부;
    사용자 입력 문장으로부터 전자문서 기입 항목과 연계된 의도 데이터를 추출하는 의도 데이터 검출부;
    상기 의도 데이터에 대응되는 원시 내용 데이터를 추출하는 내용 데이터 검출부;
    상기 원시 내용 데이터를 처리하여 최종 내용 데이터를 획득하는 내용 데이터 처리부; 및
    상기 최종 내용 데이터를 전자문서 기입 항목에 입력하는 전자문서 작성부,
    를 포함하고,
    상기 내용 데이터 처리부는,
    최종 내용 데이터의 시작을 결정하기 위해 상기 원시 내용 데이터의 첫 분절이 조사인지 여부를 판단하여 처리하는 조사 처리부;
    최종 내용 데이터의 끝을 결정하기 위해 상기 원시 내용 데이터의 마지막 분절에 대해 형태소 분석을 수행하고, 분석 결과를 역방향으로 탐색하여 실질 형태소를 탐지하는 형태소 분석부; 및
    상기 탐지된 실질 형태소를 명사 형태로 변환하는 형 변환부,
    를 포함하는 것인, 전자문서 작성 장치.
  15. 삭제
  16. 제14항에 있어서,
    상기 사용자 단말은 사용자의 음성을 인식할 수 있는 음성 인식 단말 및 사용자가 별도의 입력 장치를 통해 상기 사용자 입력 문장을 입력할 수 있는 대화형 단말을 포함하고,
    상기 입출력부는,
    상기 사용자 단말이 상기 음성 인식 단말인 경우, 전자문서 작성과 연계된 정보를 음성 형태로 출력하고,
    상기 사용자 단말이 상기 대화형 단말인 경우, 전자문서 작성과 연계된 정보를 상기 대화형 단말의 디스플레이 상에 구비된 대화 창에 텍스트 형태로 출력하는 것인,
    전자문서 작성 장치.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 질문 생성부는,
    상기 의도 데이터를 포함하는 제1타입 질문을 생성하거나 상기 의도 데이터를 미포함하는 제2타입 질문을 생성하는 것인,
    전자문서 작성 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 질문 생성부가 생성한 질문이 상기 제1타입 질문인 경우, 상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 전부에 대응되는지 여부 및 상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되었는지 여부를 판단하는 최종 내용 데이터 검증부를 더 포함하는 것인,
    전자문서 작성 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 질문 생성부는 상기 최종 내용 데이터 검증부의 검증 결과,
    상기 최종 내용 데이터가 상기 질문에 포함된 의도 데이터 중 일부에 대응되지 않는 경우, 누락된 의도 데이터에 기초하여 상기 전자문서 기입 항목에 연계된 질문을 생성하고,
    상기 최종 내용 데이터가 상기 의도 데이터에 따라 적합하게 결정되지 않은 경우, 해당 의도 데이터와 연계된 질문을 재차 생성하는 것인,
    전자문서 작성 장치.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102472447B1 (ko) * 2022-06-13 2022-11-30 (주)유알피시스템 머신러닝을 이용한 복합 문서내 특정 콘텐츠 자동 차단 시스템 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120323572A1 (en) 2011-06-19 2012-12-20 Detlef Koll Document Extension in Dictation-Based Document Generation Workflow
KR101255468B1 (ko) 2011-10-17 2013-04-16 포항공과대학교 산학협력단 대화 의도를 분류하는 방법
WO2016120904A1 (ja) 2015-01-28 2016-08-04 三菱電機株式会社 意図推定装置及び意図推定方法
JP2017107078A (ja) 2015-12-10 2017-06-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 音声対話方法、音声対話装置及び音声対話プログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080052279A (ko) * 2006-12-05 2008-06-11 한국전자통신연구원 실생활 정보제공 대화형 ｔｖ 에이전트 서비스 방법 및장치
KR20170027061A (ko) * 2015-09-01 2017-03-09 삼성에스디에스 주식회사 인스턴트 메신저 상의 가상 도우미 애플리케이션 이용 방법 및 장치
KR101971582B1 (ko) * 2016-11-16 2019-08-13 한국과학기술원 사용자 대화 의도 추출 기능 구비 채트봇을 활용한 헬스케어 지침 제공 방법 및 이를 위한 장치
KR102494944B1 (ko) * 2017-06-18 2023-02-01 박여림 콘텐츠 생성 방법 및 그 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120323572A1 (en) 2011-06-19 2012-12-20 Detlef Koll Document Extension in Dictation-Based Document Generation Workflow
KR101255468B1 (ko) 2011-10-17 2013-04-16 포항공과대학교 산학협력단 대화 의도를 분류하는 방법
WO2016120904A1 (ja) 2015-01-28 2016-08-04 三菱電機株式会社 意図推定装置及び意図推定方法
JP2017107078A (ja) 2015-12-10 2017-06-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 音声対話方法、音声対話装置及び音声対話プログラム

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