문서 데이터에서 추출한 지식기반 삼중 데이터 집합을 이용한 링크 예측 모델 학습

Q: 이 논문에서 정의한 링크 예측이란 무엇인가?

링크 예측은 객체-관계-객체로 이루어진 지식기반 삼중 데이터 구조의 그래프 형태 데이터베이스에서 새로 들어온 객체와 기존 객체 간의 관계를 예측하는 과업이다. 이는 영화 추천 시스템에서 특정 사람이 보지 않은 영화에 대한 선호도를 예측하는 것과 같은 맥락으로 활용될 수 있다.

Q: 문서 데이터에서 추출한 지식기반 삼중 데이터 집합으로 링크 예측 모델을 학습시킬 수 있는가?

연구 결과, 문서 데이터 집합인 DocRED에서 GAIN 모델을 통해 추출한 지식기반 삼중 데이터 집합으로 HAIKE와 AcrE 모델을 학습시킨 결과, 기존 링크 예측 데이터 집합과 유사한 수준의 준수한 성능을 보였다. 따라서 관계 추출 모델로 생성된 지식기반 삼중 데이터 집합으로 링크 예측 신경망을 효과적으로 학습할 수 있다.

이명학; 엄정민; 이혜진; 강주희; 하정민; 한승진; 이재구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이명학 (국민대학교) 엄정민 (국민대학교) 이혜진 (국민대학교) 강주희 (국민대학교) 하정민 (국민대학교) 한승진 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 79 - 80 (2page)

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본 논문은 객체(Entity) 간의 관계(Relation)를 예측하는 링크 예측(Link Prediction) 과업을 위한 모델을 학습하는 방법론에 관하여 서술하였다. 링크 예측 과업의 학습을 위해서는 객체-관계-객체(Entity-Relation-Entity)로 이루어진 지식기반 삼중 데이터 집합이 필요하다. 그러나 지식기반 삼중데이터 집합의 수가 적으므로, 우리는 문서 형식의 데이터 집합으로부터 지식기반 삼중 데이터 집합을 추출해 새로운 데이터 ... 전체 초록 보기

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