AI 기반 글로벌 PR 자동화 SaaS ‘퓰리처 AI’를 개발한 스타씨드가 ‘사용자 맞춤형 기사 작성을 수행하기 위한 방법 및 장치’에 대한 특허를 취득했다고 16일 밝혔다.
이번 특허는 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 반복적으로 수집된 사용자 피드백 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 선호 문체, 키워드, 작성 톤 등의 성향을 반영한 기사를 자동 생성하는 기술이다. 사용자는 간단한 선택형 입력만으로도 높은 품질의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 인터페이스 설계는 입력 부담을 최소화하는 데 초점을 맞췄다.
스타씨드는 해당 기술을 자사 서비스 퓰리처 AI에 적용해 사용자 성향을 반영한 기사 자동화 기능을 구현하고 있다. 자연어처리(NLP) 기반 키워드 추출과 머신러닝 기반 개인화 모델을 통해 피드백 데이터를 학습하고, 이를 콘텐츠 생성에 실시간 반영하는 구조를 갖췄다. 결과물은 보도자료나 뉴스 기사 형태로 제공되며, 추가 피드백은 재학습에 활용되어 생성 모델의 성능을 지속적으로 향상시킨다.
또한, 기사 스타일에 따라 국가, 언어, 분야, 정치적 성향 등의 조건을 기반으로 적합한 언론사를 자동 추천·매칭하는 기능도 포함돼 있어, 다양한 언어권과 시장을 겨냥한 맞춤형 PR 수행이 가능하다.
스타씨드 손보미 대표는 “이번 특허는 퓰리처 AI가 사용자별 맞춤형 PR을 실현하는 데 핵심 기술로 작용할 것”이라며, “기술 고도화를 통해 기업과 창작자의 홍보 작업을 보다 정교하고 효율적으로 지원할 수 있도록 하겠다”고 말했다.
- 관련 기사 더보기
Starseed Acquires 3 Patents for 'User-Customized Article Writing'
Starseed, the developer of the AI-based global PR automation SaaS 'Pulitzer AI', announced on the 16th that it has acquired a patent for 'a method and device for performing user-tailored article writing'.
This patent is a technology that analyzes repeatedly collected user feedback data using a large language model (LLM) and automatically generates articles that reflect the user’s preferred writing style, keywords, and writing tone based on this. Users can generate high-quality content with just simple selective input, and the interface design focuses on minimizing the burden of input.
Starseed is implementing article automation functions that reflect user preferences by applying the technology to its service Pulitzer AI. It has a structure that learns feedback data through natural language processing (NLP)-based keyword extraction and machine learning-based personalization models, and reflects this in real time in content creation. The results are provided in the form of press releases or news articles, and additional feedback is used for retraining to continuously improve the performance of the generation model.
Additionally, it includes a function that automatically recommends and matches suitable media outlets based on conditions such as country, language, field, and political inclination, depending on the article style, enabling customized PR targeting various language areas and markets.
Starseed CEO Son Bo-mi said, “This patent will serve as a key technology for Pulitzer AI to realize customized PR for each user,” and added, “Through technological advancements, we will be able to support the PR work of companies and creators in a more sophisticated and efficient manner.”
- See more related articles
スターシード、「ユーザーカスタマイズされた記事作成」特許3件を取得
AIベースのグローバルPRオートメーションSaaS「ピューリッツァーAI」を開発したスターシードが、「カスタムメイドの記事作成を行うための方法および装置」に対する特許を取得したと16日明らかにした。
今回の特許は、大型言語モデル（LLM）を活用して繰り返し収集されたユーザーフィードバックデータを分析し、これを基に、好みの文体、キーワード、作成トーンなどの性向を反映した記事を自動生成する技術である。ユーザーは簡単な選択入力で高品質のコンテンツを生成することができ、インターフェース設計は入力負担を最小限に抑えることに焦点を当てました。
スターシードは、当該技術を自社サービスピューリッツァーAIに適用してユーザー性向を反映した記事自動化機能を実装している。自然言語処理（NLP）ベースのキーワード抽出と機械学習ベースのパーソナライゼーションモデルを通じてフィードバックデータを学習し、これをコンテンツ生成にリアルタイムに反映する仕組みを備えた。結果はプレスリリースやニュース記事の形で提供され、追加のフィードバックは再学習に活用され、生成モデルのパフォーマンスを継続的に向上させます。
また、記事スタイルに応じて国、言語、分野、政治的傾向などの条件に基づいて適切なメディアを自動推薦・マッチングする機能も含まれており、多様な言語圏と市場を狙ったカスタマイズされたPR遂行が可能だ。
スターシード・ソンボミ代表は「今回の特許は、ピューリッツァーAIがユーザー固有のカスタマイズされたPRを実現するのに核心技術として作用するだろう」とし、「技術高度化を通じて企業と創作者の広報作業をより精巧かつ効率的に支援できるようにする」と述べた。
- 関連記事をもっと見る
Starseed 获得三项“用户定制文章写作”专利
基于AI的全球PR自动化SaaS“Pulitzer AI”的开发商Starseed于16日宣布，已获得“一种用于执行用户定制文章撰写的方法和装置”的专利。
该专利是一种利用大型语言模型（LLM）分析反复收集的用户反馈数据，自动生成反映偏好写作风格、关键词、写作语气等偏好的文章的技术。用户只需简单的可选输入即可创建高质量的内容，界面设计注重最大限度地减少输入负担。
Starseed 正在将该技术应用于其服务 Pulitzer AI，以实现反映用户偏好的文章自动化功能。它具有通过基于自然语言处理（NLP）的关键词提取和基于机器学习的个性化模型来学习反馈数据的结构，并将其实时反映在内容创作中。结果以新闻稿或新闻文章的形式呈现，并使用额外的反馈进行再训练，以不断提高生成模型的性能。
此外，它还具有根据文章风格，根据国家、语言、领域、政治倾向等条件自动推荐和匹配合适媒体的功能，可针对不同语言地区和市场进行定制化公关。
Starseed 代表孙普美表示，“这项专利将成为 Pulitzer AI 实现针对每个用户的定制化 PR 的关键技术”，并补充道，“通过技术进步，我们将能够以更精细、更高效的方式支持企业和创作者的 PR 工作”。
- 查看更多相关文章
Starseed acquiert 3 brevets pour la « rédaction d'articles personnalisés par l'utilisateur »
Starseed, le développeur du SaaS d'automatisation des relations publiques mondiales basé sur l'IA « Pulitzer AI », a annoncé le 16 avoir acquis un brevet pour « une méthode et un dispositif permettant de rédiger des articles personnalisés par l'utilisateur ».
Ce brevet est une technologie qui utilise un grand modèle de langage (LLM) pour analyser les données de commentaires des utilisateurs collectées à plusieurs reprises et générer automatiquement des articles qui reflètent des préférences telles que le style d'écriture préféré, les mots-clés et le ton d'écriture. Les utilisateurs peuvent créer du contenu de haute qualité avec de simples entrées facultatives, et la conception de l'interface se concentre sur la minimisation de la charge de saisie.
Starseed applique cette technologie à son service Pulitzer AI pour mettre en œuvre des fonctionnalités d'automatisation d'articles qui reflètent les préférences des utilisateurs. Il dispose d'une structure qui apprend les données de rétroaction grâce à l'extraction de mots-clés basée sur le traitement du langage naturel (NLP) et un modèle de personnalisation basé sur l'apprentissage automatique, et reflète cela en temps réel dans la création de contenu. Les résultats sont présentés sous forme de communiqués de presse ou d’articles de presse, et des commentaires supplémentaires sont utilisés pour le recyclage afin d’améliorer continuellement les performances du modèle génératif.
De plus, il comprend une fonction qui recommande et associe automatiquement les médias appropriés en fonction de conditions telles que le pays, la langue, le domaine et l'inclination politique, en fonction du style de l'article, permettant ainsi des relations publiques personnalisées ciblant diverses zones linguistiques et marchés.
Le PDG de Starseed, Son Bo-mi, a déclaré : « Ce brevet servira de technologie clé à Pulitzer AI pour réaliser des relations publiques personnalisées pour chaque utilisateur », et a ajouté : « Grâce aux avancées technologiques, nous serons en mesure de soutenir le travail de relations publiques des entreprises et des créateurs d'une manière plus sophistiquée et plus efficace. »
- Voir plus d'articles connexes
You must be logged in to post a comment.