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뉴로 심볼릭 기반 규칙 유도 및 추론 엔진을 활용한 지식 완성 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.11.1202
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.
지식 그래프 임베딩 및 적응형 클러스터링을 활용한 오류 트리플 검출
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.10.958
최근 인터넷의 발전으로 정보의 양이 늘어나면서 대용량 지식 그래프를 이용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 지식 그래프가 다양한 연구와 서비스에 활용됨에 따라 양질의 지식 그래프를 확보해야 하는 필요성이 대두되고 있다. 하지만 양질의 지식 그래프를 얻기 위해 지식 그래프 내 오류를 검출하는 연구가 부족하다. 오류 트리플 검출을 위해 임베딩과 클러스터링을 사용한 이전 연구가 좋은 성능을 나타냈다. 하지만 클러스터 최적화 과정에서 일괄적으로 동일한 임계값을 사용하여 각 클러스터의 특성을 고려하지 못하는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 지식 그래프 내 오류 트리플 검출을 위해 지식 그래프에 대한 임베딩과 함께 각 클러스터에 대한 최적의 Threshold를 찾아 적용함으로써 클러스터링을 진행하는 적응형 클러스터링 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 DBpeida, Freebase와 WiseKB 세 가지 데이터셋을 대상으로 기존 오류 트리플 검출 연구와 비교 실험을 진행하였으며 F1-Score를 기준으로 평균 5.3% 높은 성능을 확인하였다.
