지식 그래프의 구조적 정보와 텍스트 정보를 통합하여 관계 예측 모델을 제안하였으며, 이를 통해 기존 모델들보다 우수한 성능을 달성하였다.
대규모 언어 모델인 Llama 2를 활용하여 지식 그래프의 관계를 효과적으로 예측할 수 있다.
