Rule inference method and apparatus using neural symbolic-based sequence model

Disclosed are a rule inference method and apparatus using a neural symbolic-based sequence model. According to the present invention, the rule inference apparatus using a neural symbolic-based sequence model includes: a pre-processing unit which converts perception information collected for a specific user based on predefined ontology into triple data; a perception information embedding unit which embeds the converted triple data in a multidimensional space and converts the same into an embedding vector; a perception information similarity-based rule interference unit which learns a similarity in perception information that may be generated from identical behavior intentions so as to infer perception information similarity-based rules; a time series model-based rule interference unit which generates a rule sequence, in which at least a part of a plurality of event operation rules are arranged in a time series manner, through analysis on the perception information similarity-based rules and the plurality of predefined event operation rules; and a multi-action intention inference unit which inputs the rule sequence into a time series model so as to infer an action intention of the user. The present invention has the advantage of accurately inferring behavior intentions without the intervention of experts. 본 발명은 뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면 미리 정의된 온톨로지를 기반으로 특정 사용자에 대해 수집된 지각 정보들을 트리플 데이터로 변환하는 전처리부, 상기 변환된 트리플 데이터를 다차원 공간에 임베딩하여 임베딩 벡터로 변환하는 지각 정보 임베딩부, 동일 행위 의도에서 발생할 수 있는 지각 정보에 대한 유사도를 학습하여 지각 정보 유사도 기반 규칙을 추론하는 지각 정보 유사도 기반 규칙 추론부, 상기 지각 정보 유사도 기반 규칙과 미리 정의된 복수의 이벤트 연산 규칙의 분석을 통해 상기 복수의 이벤트 연산 규칙의 적어도 일부가 시계열적으로 배열되는 규칙 시퀀스를 생성하는 시계열 모델 기반 규칙 추론부 및 상기 규칙 시퀀스를 시계열 모델에 입력하여 사용자의 행위 의도를 추론하는 다중 행위 의도 추론부를 포함하는 뉴럴 심볼릭 기반 시퀀스 모델을 활용한 규칙 추론 장치가 제공된다.