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논문 기본 정보
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초록·키워드
본 논문에서는 오픈 도메인의 복잡한 질문들에 효과적으로 응답하기 위한 새로운 지식 그래프 추론 모델 KGNet을 제안한다. 본 모델에서는 질문 응답에 이용할 지식 베이스의 불완전성 문제에 주목한다. 이를 위해 본 모델에서는 서로 다른 형태의 두 가지 지식 자원인 지식 베이스와 문서 집합 모두를 하나의 지식 그래프로 통합하여 답변 생성에 활용한다. 또한 본 모델에서는 지식 그래프 상에서 복잡한 멀티 홉 질문들에 관한 답변을 보다 효과적으로 유도해내기 위해, 그래프 신경망을 이용한 새로운 지식 임베딩과 추론 기법을 적용한다. 본 논문에서는 대표적인 질문 응답 벤치마크 데이터 집합인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 입증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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