이 논문은 지식 그래프 표현과 관련된 기본 개념을 소개하고, 지식 그래프 임베딩 모델에 대해 자세히 설명한다. 특히 번역 기반 모델과 신경망 기반 모델의 차이점을 다룬다.
지식 그래프는 실세계 개체와 개체 간 관계를 표현하는 그래프 기반 데이터 구조이다. 지식 그래프는 데이터 희소성, 계산 복잡성, 수동 특징 엔지니어링 등의 문제가 있다. 지식 그래프 임베딩은 이러한 문제를 해결하기 위해 개체와 관계를 저차원 벡터 공간에 표현한다.
번역 기반 모델은 관계를 연결 벡터로 간주하고, 관계와 개체 간 거리를 최소화하는 방식으로 임베딩을 학습한다. 대표적인 모델로는 TransE, TransR, DistMult, ComplEx 등이 있다. 이 모델들은 대칭, 비대칭, 역관계 등 다양한 관계 유형을 모델링할 수 있다.
신경망 기반 모델은 다양한 신경망 아키텍처를 활용하여 지식 그래프 임베딩을 학습한다. SME, MLP, NTN, NAM, ConvKB 등이 대표적이다. 이 모델들은 관계 예측, 삼중체 분류, 개체 분류 등 다양한 지식 그래프 관련 작업에 활용될 수 있다.
지식 그래프 임베딩은 가짜 뉴스 탐지, 약물 관련 응용, 자살 충동 탐지, 소셜 미디어 데이터를 활용한 지식 그래프 보완 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 향후 연구 방향으로는 프로파간다 탐지, 소셜 미디어 상의 허위 정보 확산자 탐지 등이 있다.
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by Manita Pote às arxiv.org 04-16-2024
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