부분 임베딩 기반의 지식 완성 기법

초록

지식 그래프는 실세계의 개체들과 개체 사이의 관계로 구성된 네트워크를 의미하며, 최근에는 대용량 데이터를 기반으로 구축되고 있다. 대부분의 지식 그래프들은 누락된 엔티티 또는 관계들로 인해 불완전성에 대한 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 지난 연구들은 지식 그래프를 다차원 공간상에 임베딩하는 방법을 적용했다. 그러나 이러한 연구들은 지식 그래프가 변화하지 않는다는 가정을 하고 있다. 이로 인해 새로운 트리플이 추가되어 빠르게 진화하는 실세계의 지식 그래프에 적용하기 위해 반복적인 임베딩 모델의 재학습은 고비용의 연산이 요구되며, 실용적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 변화하는 지식 그래프를 대상으로 하는 부분 임베딩 기반의 지식 완성 방법을 제안한다. 지식 완성의 대상이 되는 관심 관계들을 추출하기 위해 온톨로지의 공리와 문맥 정보를 활용했으며, 이를 기반으로 엔티티와 관계들을 임베딩하고 학습하여 지식 완성을 수행했다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위해 Freebase와 WiseKB 데이터셋을 대상으로 최신 지식 완성 연구들과의 비교 실험을 진행하였고, 평균적으로 학습시간이 약 49%∼90% 감소했으며, 전체적인 성능이 약 6.7% 증가하는 것을 확인했다.

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