음수 미포함 행렬 분해를 통한 지식베이스 확장 모델 Knowledge Base Population Model Using Non-Negative Matrix Factorization

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지식베이스는 기계가 이해할 수 있도록 세상에 존재하는 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것에 그 목적이 있다. 지식베이스가 유용하게 사용될 수 있기 위해서는 지속적으로 새로운 지식을 획득하여 추가해야 하는데, 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달리고 있다. 지식 획득은 주로 자연언어문장을 분석하여 새로운 지식을 추출하는 외부적인 지식 획득에 의해서 이루어지지만, 지식베이스 내부에 있는 지식만을 이용하여 내부적으로 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀이 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 음수 미포함 행렬 분해를 통한 내부적인 지식베이스 확장에 관하여 소개한다. 본 논문에서 소개하는 모델은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤에 음수 미포함 행렬 분해를 통해 개체쌍과 관계의 특징 벡터들을 학습하고, 이를 다시 재조합하여 새로운 지식에 대한 신뢰도를 계산한다. 모델의 실효성을 입증하기 위하여 한국어 디비피디아를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 소개한다.
Publisher
한국정보과학회
Issue Date
2018-09
Language
Korean
Keywords

지식베이스; 지식베이스 확장; 음수 미포함 행렬 분해; 내부적인 지식 획득; 한국어 디비피디아; 유니버셜 스키마; knowledge base; knowledge base population; non-negative matrix factorization; interior knowledge acquisition; Korean DBpedia; universal schemas

Citation

정보과학회논문지, v.45, no.9, pp.918 - 924

ISSN
2383-630X
URI
http://hdl.handle.net/10203/246926
Appears in Collection
CS-Journal Papers(저널논문)
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