링크 추정을 위한 지식 그래프 임베딩 기반의 앙상블 모델 (A Knowledge Graph Embedding-based Ensemble Model for Link Prediction)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 / 47권 / 5호 / 473 ~ 478페이지
· 저자명 : 최수정, 박세영

초록

링크 추정은 개체 사이의 관계를 추정하는 문제로, 지식 베이스를 완전하게 만들기 위한 태스크 중 하나이다. 지식 베이스는 많은 개체와 관계들을 포함하고 있지만, 누락된 지식 트리플들이 존재하기 때문에 완전하지 않다. 누락된 지식 트리플들은 지식 베이스의 활용에 한계를 야기하기 때문에 누락된 관계 정보들을 찾아 지식 베이스를 완전하게 만들기 위해 본 논문은 링크 추정을 수행하고자 한다. 기존의 링크 추정을 위한 연구들은 주로 지식 그래프 임베딩을 활용하여 누락된 관계들을 찾았다. 하지만 임베딩된 벡터들은 정확성이 부족하기 때문에 hit@10에서는 좋은 성능을 보였지만, hit@1에서는 부족한 성능을 보여 주었다. 그러므로 하나의 지식 그래프 임베딩만을 사용하여 링크를 추정하는 것은 효과적이지 않으며, 지식 그래프 임베딩들은 각자의 관점을 가지고서 임베딩하기 때문에 이들을 함께 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 링크 추정의 성능을 높이기 위하여 지식 그래프 임베딩 기반의 앙상블 모델을 제안한다. 지식 그래프 임베딩 모델들은 각자의 관점 및 특성을 가지고 있기 때문에, 이들을 결합하면 다양한 관점들을 고려할 수 있다. WN18과 FB15K 데이터 셋으로 실험한 결과, 기존의 각 모델들 보다 제안한 모델이 평균적으로 13.5% 높은 성능을 보여 주었다. 또한 사용자 파라미터에 기존 모델보다 강건한 결과를 보여 제안한 모델의 우수함을 증명하였다.

영어초록

Knowledge bases often suffer from their limited applicability due to missing information in their entities and relations. Link prediction has been investigated to complete the missing information and makes a knowledge base more useful. The existing studies on link prediction often rely on knowledge graph embedding and have shown trade-off in their performance. In this paper, we propose an ensemble model for knowledge graph embedding to improve quality of link prediction. The proposed model combines multiple knowledge graph embeddings that have unique characteristics. In this way, the ensemble model is able to consider various aspects of the entries within a knowledge base and reduce the variation of accuracy depending on hyper-parameters. Our experiment shows that the proposed model outperforms other knowledge graph embedding methods by 13.5% on WN18 and FB15K dataset.

참고자료

· 없음