Explanation segments 기반 설명 가능한 지식 완성 모델

초록

최근 딥러닝을 활용하여 불완전한 지식 그래프를 대상으로 새로운 링크를 예측하는 연구가 많이 진행되고 있지만, 딥러닝을 활용한 링크 예측은 추론 결과에 대한 설명이 불가능하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 링크 예측 후, 추론 결과를 뒷받침하는 증거로서 설명 가능한 추론 경로를 제공하여 지식 완성의 효용성이 높은 모델을 제안한다. 이를 위해 우선 지식 그래프의 주어를 시작으로 목적어로 도달하는 또 다른 경로를 Path Ranking Algorithm 활용하여 생성하며, 이를 explanation segment라 정의하였다. 이 후 생성된 explanation segment를 CNN과 양방향 LSTM을 결합한 방식을 적용하여 임베딩 한다. 마지막으로 임베딩 된 explanation segment들과 추론할 후보 술어와의 의미적 유사성 계산을 기반으로 한 어텐션 메커니즘을 적용하여, 링크 예측 모델을 학습하였다. 모델 학습 후 링크 예측 설명에 적합한 explanation segment를 어텐션 점수에 기반으로 선정하여 제공한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 링크 예측 비교 실험 및 링크 예측 결과에 대한 설명으로 적합한 explanation segment의 비율을 측정하는 정확성 검증 실험을 진행하였다. 실험 데이터는 벤치마크 데이터인 NELL-995, FB15K-237, Countries를 대상으로 진행하였으며, 정확성 검증 실험에서 평균 89%. 44%, 97% 정확성을 보였고, 기존 연구와 비교했을 때, NELL-995는 평균 35%p, FB15K-237은 평균 21%p 높은 성능을 보였다.

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