신원철  박현규  박영택

10.5626/JOK.2021.48.11.1202

지식 그래프 딥러닝 로직 시스템 추론 엔진 지식 추론

최근 지식 그래프의 불완전성 문제를 해결하기 위한 다양한 지식 완성 연구중 딥러닝 학습 방법과 로직 시스템의 장점을 결합한 NTP(Neural Theorem Prover)와 같은 연구가 기존 연구들에 비해 좋은 성능을 내고 있다. 하지만 NTP는 하나의 입력에 대한 예측 결과를 얻기 위해 지식 그래프의 모든 트리플이 연산에 관여하게 되므로 대용량 지식 그래프 처리에 한계가 있다. 본 논문에서는 NTP의 계산 복잡도 문제를 개선한 모델로부터 심볼의 벡터 표현을 학습하여 규칙을 유도하고, 추론 엔진을 사용하여 유도된 규칙으로부터 지식 추론을 수행할 수 있는 딥러닝 학습 방식과 로직 추론 방식의 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 사용한 규칙 생성모델의 규칙유도 성능 검증을 위해 NTP와 Nations, Kinship, UMLS 데이터 셋을 대상으로 유도된 규칙을 활용한 테스트 데이터 추론가능 여부를 비교하였으며, 대규모 지식그래프인 Kdata와 WiseKB를 사용한 실험에서는 추론 엔진을 통한 지식 추론 결과 실험에 사용된 지식 그래프에 비해 각각 Kdata는 30%, WiseKB는 95%증가된 지식 그래프를 얻을 수 있었다.