PatentQ&A: 트랜스포머 모델을 이용한 신경망 검색 시스템 제안

이윤민, 황태욱, 정상근, 서혜인, 노윤형

http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.4.306

최근 신경망 검색은 통계적 방법에 기반한 검색을 뛰어넘어 의미에 기반한 검색을 가능하게 하며 오타가 있어도 정확한 검색 결과를 찾을 수 있게 한다. 본 논문에서는 특허에 전문 지식이 없는 일반인이 일반 용어를 사용하여 특허 정보를 검색할 경우 사용자 질문 의도에 가장 근접한 답변을 보여주는 신경망 기반 특허 Q&A 검색 시스템을 제안한다. 특허청 홈페이지에 게시된 특허고객 상담 데이터로 특허 데이터 셋을 구축하였다. 사용자가 입력한 질문에 대한 유사한 질문을 추출하고 우선순위를 다시 지정하기 위해 특허 데이터 셋으로 미세조정한 Patent-KoBERT(Triplet)과 Patent-KoBERT(CrossEntropy)를 사용하였다. 실험 결과 Mean Reciprocal Rank(MRR)과 Mean Average Precision(MAP)의 수치는 0.96으로 사용자가 입력한 질문 의도와 가장 유사한 답변을 잘 선정한다는 것을 확인할 수 있다.