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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
링크 예측은 지식 그래프에서 누락된 링크를 추론하는 것을 목표로 한다. 최근 지식 그래프를 완성하기 위해 다양한 링크 예측 모델이 연구되었고 의미 있는 결과를 얻었다. 그러나 기존 모델은 학습 트리플의 내재적 정보만 사용하여 학습하기 때문에 과적합 되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 개체의 추상적 정보를 학습할 수 있는 상위 클래스 예측과 링크 예측을 multi-task learning 방법으로 수행하는 "상위 클래스 정보와 사전 학습된 언어 모델을 이용한 지식 그래프 완성 모델(HIP)"을 제안한다. HIP의 상위 클래스 예측 작업은 트리플의 문맥적 정보뿐만 아니라 개체의 추상적 정보 학습을 통해 같은 상위 클래스 정보를 갖는 개체들이 비슷한 임베딩을 가지며 개체의 일반적인 정보를 학습한다. 실험 결과 KG-BERT 및 MTL-KGC 모델에 비해 Hits@10과 Mean Rank (MR)에서 의미 있는 성능 향상을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-002168883
