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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title) 음수 미포함 행렬 분해를 통한 지식베이스 확장 모델
영문제목(English Title) Knowledge Base Population Model Using Non-Negative Matrix Factorization
저자(Author) 김지호   남상하   최기선   Jiho Kim   Sangha Nam   Key-Sun Choi  
원문수록처(Citation) VOL 45 NO. 09 PP. 0918 ~ 0924 (2018. 09)
한글내용
(Korean Abstract)
지식베이스는 기계가 이해할 수 있도록 세상에 존재하는 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것에 그 목적이 있다. 지식베이스가 유용하게 사용될 수 있기 위해서는 지속적으로 새로운 지식을 획득하여 추가해야 하는데, 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달리고 있다. 지식 획득은 주로 자연언어문장을 분석하여 새로운 지식을 추출하는 외부적인 지식 획득에 의해서 이루어지지만, 지식베이스 내부에 있는 지식만을 이용하여 내부적으로 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀이 이루어 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 음수 미포함 행렬 분해를 통한 내부적인 지식베이스 확장에 관하여 소개한다. 본 논문에서 소개하는 모델은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤에 음수 미포함 행렬 분해를 통해 개체쌍과 관계의 특징 벡터들을 학습하고, 이를 다시 재조합하여 새로운 지식에 대한 신뢰도를 계산한다. 모델의 실효성을 입증하기 위하여 한국어 디비피디아를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 소개한다.
영문내용
(English Abstract)
The purpose of a knowledge base is to incorporate all the knowledge in the world in a format that machines can understand. In order for a knowledge base to be useful, it must continuously acquire and add new knowledge. However, it cannot if it lacks knowledge-acquisition ability. Knowledge is mainly acquired by analyzing natural language sentences. However, studies on internal knowledge acquisition are being neglected. In this paper, we introduce a non-negative matrix factorization method for knowledge base population. The model introduced in this paper transforms a knowledge base into a matrix and then learns the latent feature vector of each entity tuple and relation by decomposing the matrix and reassembling the vectors to score the reliability of the new knowledge. In order to demonstrate the effectiveness and superiority of our method, we present results of experiments and analysis performed with Korean DBpedia.
키워드(Keyword) 지식베이스   지식베이스 확장   음수 미포함 행렬 분해   내부적인 지식 획득   한국어 디비피디아   유니버셜 스키마   knowledge base   knowledge base population   non-negative matrix factorization   interior knowledge acquisition   Korean DBpedia   universal schemas  
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