메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최수정 (경북대학교) 박세영 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.5
발행연도
2020.5
수록면
473 - 478 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.5.473

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
링크 추정은 개체 사이의 관계를 추정하는 문제로, 지식 베이스를 완전하게 만들기 위한 태스크 중 하나이다. 지식 베이스는 많은 개체와 관계들을 포함하고 있지만, 누락된 지식 트리플들이 존재하기 때문에 완전하지 않다. 누락된 지식 트리플들은 지식 베이스의 활용에 한계를 야기하기 때문에 누락된 관계 정보들을 찾아 지식 베이스를 완전하게 만들기 위해 본 논문은 링크 추정을 수행하고자 한다. 기존의 링크 추정을 위한 연구들은 주로 지식 그래프 임베딩을 활용하여 누락된 관계들을 찾았다. 하지만 임베딩된 벡터들은 정확성이 부족하기 때문에 hit@10에서는 좋은 성능을 보였지만, hit@1에서는 부족한 성능을 보여 주었다. 그러므로 하나의 지식 그래프 임베딩만을 사용하여 링크를 추정하는 것은 효과적이지 않으며, 지식 그래프 임베딩들은 각자의 관점을 가지고서 임베딩하기 때문에 이들을 함께 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 링크 추정의 성능을 높이기 위하여 지식 그래프 임베딩 기반의 앙상블 모델을 제안한다. 지식 그래프 임베딩 모델들은 각자의 관점 및 특성을 가지고 있기 때문에, 이들을 결합하면 다양한 관점들을 고려할 수 있다. WN18과 FB15K 데이터 셋으로 실험한 결과, 기존의 각 모델들보다 제안한 모델이 평균적으로 13.5% 높은 성능을 보여 주었다. 또한 사용자 파라미터에 기존 모델보다 강건한 결과를 보여 제안한 모델의 우수함을 증명하였다.
#링크 추정 #지식 그래프 임베딩 #지식 베이스 완성 #지식 베이스 임베딩 #앙상블 모델 #순방향 신경망 #link prediction #knowledge graph embedding #knowledge base completion #knowledge base embedding #ensemble model #feedforward network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 링크 추정을 위한 앙상블 모델
3. 실험 및 결과
4. 관련 연구
5. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
F. B. Suchanek, G. Kansneci, and G. Weikum, "Yago: A Core of Semantic Knowledge," Proc. of 16th International Conference on the World Wide Web, pp. 697-706, 2007. google schola J. Lehmann, R. Isele, M. Jakob, A. Jentzsch, D. Kontokostas, P. N. Mendes, S. Hllmann, M. Morsey, P. V. Kleef, S. Auer, and C. Bizer, "DBpedia - a large-scle, Multilingual Knowledge Base Extracted from Wikipedia," Semantic Web Journal, Vol. 6, pp. 167-195, 2015. google schola K. Bollacker, C. Evans, P. Paritosh, T. Sturge, and J. Taylor, "FreeBase: A Collaboratively Created Graph Database for Structuring Human Knowledge," Proc. of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 1274-1250, 2008. google schola R. West, E. Gabrilovich, K. Murphy, S. Sun, R. Gupta, and D. Lin, "Knowledge Base Completion via Search-based Question answering," Proc of the 23th International Conference on World Wide Web, pp. 515-526, 2014. google schola A. Bordes, N. Usunier, A. Garicia-Duran, J. Weston, and O. Yakhenko, "Translating Embeddings for Modeling Multo-relational Data," Proc. of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 2787-2795, 2013. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Path Embedding-Based Knowledge Graph Completion Approach
바트셀렘 ,  김민성 ,  박영택 Journal of KIISE 2020 .08
토픽모델링 기반 보이스피싱 유형 분류 및 탐지
연정흔 ,  최명수 ,  신현정 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2023 .11
인접성 벡터를 이용한 트리플 지식 그래프의 임베딩 모델 개선
조새롬 ,  김한준 한국전자거래학회지 2021 .08
그래프 임베딩 기법을 통한 추천 시스템
박찬영 ,  류준영 ,  이남경 외 1명 정보과학회지 2021 .03
RoBERTa-catSeqKG: 지식그래프를 이용한 RoBERTa 기반 키워드 추출
이정두 ,  나승훈 한국정보과학회 학술발표논문집 2020 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0