Method for providing transfer information and computing device for performing the same method

• Main Authors: SOHN JAE EUI, JEON SANG HYUN, SHIN DONG HWA
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 15.01.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

본 발명은 사용자 단말기 상에서 수행되는 텍스트 내 이체 정보의 추출을 통한 이체 정보 입력 방법에 대한 것으로 상기 사용자 단말기 상에서 구동되는 제1 어플리케이션 상의 텍스트의 복사 요청에 따라 임시 저장된 데이터를 기준 단어에 따라 전처리하는 단계; 서버에서 배포된 마스터 모델을 상기 사용자 단말기 상에 설치함으로써 동작하는 로컬 모델을 이용하여, 상기 전처리된 데이터에서 추출된 임베딩 벡터를 가중 연산하여 이체 정보의 포함 여부를 판단하는 단계; 이체 정보를 포함하는 것으로 판단된 상기 전처리된 데이터 내 이체 정보를 분류하는 단계; 및 상기 이체 정보의 분류 결과에 따라 상기 이체 정보 중 계좌 번호를 제2 어플리케이션에 입력하도록 제공하는 단계를 포함 포함한다. 본 발명에 따르면, 저용량의 임베딩 기반의 판단 모델을 이용하여 이체 정보의 포함 여부를 우선적으로 판단함으로써, 메시지 내 이제 정보의 분류 효율을 높일 수 있다. The present invention discloses a transfer information determination method and device through deep learning, by which a determination is made on whether transfer information is included in a message, and the transfer information is classified. A method for determining transfer information within a message through natural language processing based on deep learning according to the present invention comprises the steps of: pre-processing an acquired message in a user terminal according to a reference word; extracting an embedding vector corresponding to each segmented text from the preprocessed message to determine whether transfer information is included, through weighted calculation of the extracted embedding vector; and classifying the transfer information within the pre-processed message determined to include the transfer information. According to the present invention, it is possible to increase the classification efficiency of transfer information within a message by preferentially determining whether transfer information is included, using a low-capacity embedding-based determination model.