조건부 질의-응답을 위한 국소적 지식 그래프 임베딩 연구
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- 배포일2017.10.13
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ㅇ 제목 : 조건부 질의-응답을 위한 국소적 지식 그래프 임베딩 연구
ㅇ 일시 : 2017년 10월 16일, 13:00~15:00
ㅇ 장소 : ETRI 7연구동 386호 회의실
ㅇ 강사 : 주재걸 교수 (고려대)
ㅇ 요약 :
지식 그래프 (knowledge graph) 는 수집된 지식이 노드들과 그들 간의 관계로 나타내어지는 지식 베이스의 형태이다. 최근, 지식 그래프를 특정 디멘젼을 가지는 공간의 고차원 벡터로 임베딩하는 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이러한 지식 그래프의 임베딩을 통해, 어떤 질문이 들어올 때, 그에 대한 답을 효율적으로 찾을 수 있다. 이번 세미나에서는, 새로운 형태의 지식 그래프 임베딩 방법인 국소적 지식 그래프 임베딩 기법을 소개한다. 이러한 국소적 임베딩 기법은, “만약 ...라면”이라는 기존 지식 베이스에 존재하지 않던 형태의 지식이 조건으로 주어지는 상황에서, 새로운 질문에 대한 답을 내줄 수 있고, 이는 새로운 질문에 필요한 지식을 동적으로 학습하고, 이를 통해 지식 베이스를 확장하는 형태로 이루어진다. 본 세미나에서는, FB15K and WN18 등의 많이 사용되고 있는 지식 그래프 데이터 셋을 사용하여, 제안된 기법의 효용성을 정량적 및 정성적으로 보여주고자 한다. 마지막으로, 이러한 기법을 IoT 환경에서 다수의 저전력 디바이스들에 탑재되어 각각이 필요한 지식 베이스를 동적으로 구축할 수 있는 연구 방향에 대해 소개한다.