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核心概念
기존의 지식 그래프 임베딩 모델은 학습 데이터에 없는 엔티티, 관계, 리터럴을 처리하지 못하는 한계를 지니고 있었으나, 본 연구에서는 바이트 페어 인코딩(BYTE) 기법을 활용하여 이러한 문제를 해결하고, 지식 그래프 임베딩 모델이 귀납적 추론을 수행할 수 있도록 하는 방법론을 제시합니다.
摘要
지식 그래프에서 볼 수 없었던 엔티티, 관계 및 리터럴에 대한 추론
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Inference over Unseen Entities, Relations and Literals on Knowledge Graphs
본 연구 논문에서는 기존 지식 그래프 임베딩(KGE) 모델의 중요한 한계점, 즉 학습 데이터에 존재하지 않는 엔티티, 관계, 리터럴을 처리하지 못하는 문제를 다룹니다. 이는 동적인 실제 지식 그래프를 다루는 데 큰 제약이 됩니다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 BYTE(attentive byte-pair encoding) 레이어를 제안합니다. BYTE는 기존 KGE 모델을 확장하여 transductive, inductive, out-of-vocabulary (볼 수 없었던) 엔티티 및 관계를 모두 처리할 수 있도록 합니다.
기존 KGE 모델은 주로 transductive 링크 예측에 중점을 두고 개발되었습니다. 즉, 학습 과정에서 접하지 못한 새로운 엔티티 간의 누락된 링크를 예측하는 데 어려움을 겪습니다. 일부 inductive 방법론은 존재하지만, 대부분은 엔티티만 새로 추가될 수 있다고 가정하고 모든 관계는 학습 중에 관찰되어야 합니다.
更深入的查询
하위 단어 단위의 의미적 유사성을 보존하면서 BYTE 모델의 복잡성을 줄이는 방법
BYTE를 활용하여 지식 그래프 임베딩 모델을 학습시킬 때, 하위 단어 단위의 의미적 유사성을 보존하면서도 모델의 복잡성을 줄일 수 있는 효율적인 방법은 다음과 같습니다.
의미적 정보가 풍부한 토크나이저 활용: 기존 BPE 토크나이저 대신, WordPiece 또는 SentencePiece와 같이 의미적 정보를 더 잘 담아낼 수 있는 토크나이저를 활용합니다. 이러한 토크나이저들은 단순히 문자열의 빈도뿐만 아니라, 문맥 정보를 함께 고려하여 토큰을 생성하기 때문에 하위 단어 단위의 의미적 유사성을 더 잘 보존할 수 있습니다.
토큰 임베딩 공간의 차원 축소: 주성분 분석 (PCA) 또는 선형 판별 분석 (LDA)과 같은 차원 축소 기법을 활용하여 토큰 임베딩 공간의 차원을 축소합니다. 이를 통해 모델의 복잡성을 줄이면서도 의미적으로 중요한 정보를 유지할 수 있습니다.
사전 훈련된 언어 모델 활용: BERT, RoBERTa와 같은 사전 훈련된 언어 모델을 활용하여 토큰 임베딩을 초기화합니다. 이러한 모델들은 대규모 텍스트 데이터에서 학습되어 풍부한 의미 정보를 내포하고 있기 때문에, 하위 단어 단위의 의미적 유사성을 더 잘 포착할 수 있습니다.
지식 그래프 구조 정보 활용: TransE와 같이 지식 그래프의 구조 정보를 활용하는 임베딩 모델과 BYTE를 결합합니다. 예를 들어, 토큰 임베딩을 생성할 때, 해당 토큰을 포함하는 엔티티 및 관계의 임베딩 정보를 함께 고려하는 방식을 생각해 볼 수 있습니다.
정규화 기법 적용: L1, L2 정규화와 같은 기법을 적용하여 모델의 복잡성을 제한하고 과적합을 방지합니다. 이를 통해 모델이 학습 데이터에 지나치게 특화되는 것을 방지하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
트리플의 구문적 표현이 의미적으로 명확하지 않은 지식 그래프에서 BYTE의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식 베이스 또는 언어 모델을 활용할 수 있는 방법
트리플의 구문적 표현이 의미적으로 명확하지 않은 지식 그래프에서 BYTE의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식 베이스 또는 언어 모델을 다음과 같이 활용할 수 있습니다.
외부 지식 베이스를 활용한 엔티티 연결: Wikipedia, Wikidata와 같은 외부 지식 베이스를 활용하여 지식 그래프의 엔티티를 연결하고 추가적인 문맥 정보를 제공합니다. 예를 들어, 지식 그래프의 엔티티 "/m/06cv1"이 Wikipedia의 "Stephen Hawking" 페이지와 연결되어 있다면, 해당 페이지의 텍스트 정보를 활용하여 "/m/06cv1"의 의미를 더 잘 이해할 수 있습니다.
언어 모델을 활용한 트리플 재표현: BERT, GPT-3와 같은 언어 모델을 활용하여 의미적으로 더 풍부한 표현으로 트리플을 재표현합니다. 예를 들어, "(/m/06cv1, person/profession, /m/02jknp)" 라는 트리플을 "Stephen Hawking is a physicist" 와 같은 자연어 문장으로 변환하여 언어 모델에 입력하고, 문맥 정보를 담은 임베딩 벡터를 얻을 수 있습니다.
지식 그래프 임베딩 모델 학습 시 외부 지식 활용: 외부 지식 베이스 또는 언어 모델에서 추출한 정보를 지식 그래프 임베딩 모델 학습 시 추가적인 입력으로 활용합니다. 예를 들어, 토큰 임베딩을 생성할 때, 해당 토큰과 관련된 외부 지식 정보를 함께 고려하여 더 풍부한 의미를 담도록 합니다.
멀티모달 정보 활용: 텍스트 정보뿐만 아니라, 이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티모달 정보를 함께 활용하여 엔티티 및 관계의 의미를 더 잘 이해합니다. 예를 들어, 엔티티 "/m/06cv1"과 관련된 이미지를 ImageNet과 같은 외부 데이터셋에서 검색하여 시각적 정보를 추가적으로 활용할 수 있습니다.
전이 학습 (Transfer Learning) 활용: 의미적으로 유사한 다른 지식 그래프에서 학습된 모델을 활용하여 현재 지식 그래프의 임베딩 모델 학습을 초기화합니다. 이를 통해 데이터 부족 문제를 완화하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
BYTE를 통해 지식 그래프 임베딩 모델이 자연어 처리 분야의 다른 과제에 어떻게 활용될 수 있을까요?
BYTE를 통해 지식 그래프 임베딩 모델은 자연어 처리 분야의 다른 과제에도 효과적으로 활용될 수 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.
텍스트 요약 (Text Summarization): BYTE를 활용하여 문장 내 단어들의 의미적 관계를 파악하고 중요한 정보를 추출하여 텍스트 요약에 활용할 수 있습니다. 특히, 추상적 요약 (Abstractive Summarization) 에서 새로운 문장을 생성할 때, BYTE를 통해 생성된 단어 임베딩을 활용하여 문맥에 맞는 단어를 선택하고 자연스러운 문장을 만들 수 있습니다.
기계 번역 (Machine Translation): BYTE를 활용하여 서로 다른 언어의 단어 또는 구문 사이의 의미적 유사성을 파악하고 이를 번역에 활용할 수 있습니다. 특히, 희소한 단어 (Rare Word) 또는 구어체 표현 (Colloquialism)과 같이 기존 번역 모델이 처리하기 어려운 경우에도 BYTE를 통해 문맥 정보를 반영하여 더 정확한 번역 결과를 얻을 수 있습니다.
질의 응답 (Question Answering): BYTE를 활용하여 질문과 지식 그래프의 엔티티 및 관계 사이의 의미적 유사성을 계산하고 가장 적합한 답변을 찾는 데 활용할 수 있습니다. 특히, 복잡한 질문 (Complex Question) 또는 다중 도약 질의 (Multi-hop Question)에 대해 BYTE를 통해 여러 엔티티 및 관계를 거쳐 답변을 추론하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.
정보 추출 (Information Extraction): BYTE를 활용하여 텍스트에서 특정 엔티티, 관계, 또는 이벤트를 추출하는 데 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 기사에서 특정 인물, 장소, 시간 정보를 추출하거나, 소셜 미디어 게시물에서 특정 제품에 대한 의견을 분석하는 데 활용될 수 있습니다.
대화 시스템 (Dialogue System): BYTE를 활용하여 사용자 발화의 의도를 파악하고 적절한 답변을 생성하는 데 활용할 수 있습니다. 특히, 지식 기반 대화 시스템 (Knowledge-based Dialogue System)에서 사용자 질문에 대한 답변을 지식 그래프에서 검색하고 제공할 때, BYTE를 통해 질문과 답변 사이의 의미적 연관성을 높일 수 있습니다.
이처럼 BYTE는 지식 그래프 임베딩 모델을 넘어 다양한 자연어 처리 과제에서 문맥 정보를 반영하고 의미적 유사성을 계산하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.
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