인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.6
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 649 - 656 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.6.649
이용수
초록· 키워드
지식 그래프는 개체들 사이의 관계로 구성된 네트워크를 뜻한다. 이러한 지식 그래프에서 특정 개체들에 대한 관계가 누락되거나 잘못된 관계 연결과 같은 문제로 불완전한 지식 그래프의 문제점이 존재한다. 불완전한 지식 그래프의 문제를 해결하기 위한 많은 연구는 자연어 임베딩 기반으로 인공 신경망을 이용한 학습 방법들을 제안했다. 이러한 방법들로 다양한 지식 그래프 완성 시스템들이 연구되고 있는데 본 논문에서는 특정 질의와 지식 그래프를 활용해 누락된 지식을 추론하는 시스템을 제안하였다. 먼저 의문형의 Query로부터 topic을 자동으로 추출하여 해당 topic 임베딩을 지식 그래프 임베딩 모듈로부터 얻는다. 그 다음 Query 임베딩과 지식 그래프 임베딩을 활용하여 지식 그래프로부터의 topic과 질의문 사이의 관계를 학습하여 새로운 트리플을 추론한다. 이와 같은 방식을 통해 누락된 지식들을 추론하고 좋은 성능을 위해 특정 질의와 관련된 지식 그래프의 술어부 임베딩을 같이 활용하였고 기존 방법보다 더 좋은 성능을 보임을 증명하기 위해 MetaQA 데이터셋을 사용하여 실험을 진행하였다. 지식 그래프는 영화를 도메인으로 갖는 지식 그래프를 사용하였다. 실험 결과로 지식 그래프 전체와 누락된 지식 그래프를 가정하여 트리플들을 임의로 50% 누락시킨 지식 그래프에서 실험하여 기존 방법보다 더 좋은 성능을 얻었다.
#지식 완성
#지식 그래프
#딥러닝
#인공지능
#임베딩
#쿼리
#트리플
#knowledge completion
#knowledge graph
#deep learning
#artificial intelligence
#embedding
#query
#triple
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 배경 지식 및 관련 연구
- 3. 연구 내용
- 4. 실험
- 5. 결론 및 향후 연구
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
