지식베이스 임베딩 및 관계 모델을 활용한 오류 트리플 검출

초록

최근 인터넷의 발전으로 정보의 양이 늘어나면서 대용량 지식베이스를 이용한 연구에 관심이 많아지는 추세이다. 또한 지식베이스가 다양한 연구에 많이 활용됨에 따라 지식베이스를 완성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 지식베이스 내 오류 트리플을 검출하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 지식베이스 내의 오류 트리플을 검출하기 위해 임베딩 알고리즘을 사용하여 임베딩을 진행한 뒤 클러스터링 한 임베딩 모델과, 트리플 분류의 대표적인 알고리즘인 4가지의 릴레이션 모델을 활용하는 것을 제안한다. 또한, 싱글 임베딩 모델들의 결과를 사용한 임베딩 앙상블 모델과 싱글 릴레이션 모델들의 결과를 사용한 릴레이션 앙상블 모델을 생성하여 모델 검증 지표를 통해 오류 트리플 검출 결과를 비교 측정하였다.