METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING LANGUAGE BASED ON TRAINED NETWORK MODEL

The present disclosure relates to an artificial intelligence (AI) system utilizing a machine learning algorithm such as deep learning or the like and to the application thereof. According to one embodiment of the present disclosure, a language processing method based on a learning network model comprises the steps of: obtaining a source sentence composed of a plurality of words; obtaining a context vector representing the plurality of words constituting the source sentence; using a learning network model, and determining a plurality of paraphrased sentences composed of paraphrased words for each of the plurality of words constituting the source sentence based on the context vector and similarities between each of the plurality of paraphrased words and the source sentences; and obtaining a preset number of paraphrased sentences from the plurality of paraphrased sentences based on the similarities. 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따른 학습 네트워크 모델 기반의 언어 처리 방법은, 복수의 단어로 구성된 소스 문장(source sentence)을 획득하는 단계; 상기 소스 문장을 구성하는 복수의 단어를 나타내는 컨텍스트 벡터(context vector)를 획득하는 단계; 학습 네트워크 모델을 이용하여, 상기 컨텍스트 벡터를 기초로 상기 소스 문장을 구성하는 복수의 단어 각각에 대한 유의어(paraphrased word)로 구성된 복수의 의역 문장(paraphrased sentence) 및 상기 복수의 의역 문장 각각과 상기 소스 문장 간의 유사도를 결정하는 단계; 및 상기 유사도를 기초로 복수의 의역 문장 중 기 설정된 개수의 의역 문장을 획득하는 단계를 포함한다.