Knowledge Graph Completion using Hyper-class Information and Pre-trained Language Model

Q: 이 논문에서 정의한 지식 그래프 완성이란 무엇인가?

지식 그래프 내에서 누락된 링크를 추론함으로써 지식 그래프가 가진 불완전성 문제를 해결하는 작업이다. 이는 주로 누락된 개체나 관계를 예측하는 링크 예측 방법 등을 통해 수행되며, 데이터의 완전성을 높여 지식 표현의 정확도를 향상시키는 것을 목적으로 한다.

Q: HIP 모델이 지식 그래프 완성 성능을 향상시키는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 링크 예측과 상위 클래스 예측을 동시에 수행하는 멀티태스크 학습을 통해 개체의 추상적 정보를 임베딩에 반영하고, 매 에폭마다 다른 네거티브 샘플을 사용하는 OTF 샘플링 기법을 적용함으로써 모델의 일반화 성능과 예측 정확도를 높였다.

장대식; 고영중

doi:10.5626/JOK.2021.48.11.1228

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장대식 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.11

발행연도: 2021.11

수록면: 1,228 - 1,234 (7page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.11.1228

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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.

#지식 그래프 완성 #링크 예측 #사전 학습된 언어 모델 #상위 클래스 #knowledge graph completion #link prediction #pre-trained language model #multi-task learning #hyper-class

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