METHOD AND DEVICE FOR COMPLETING KNOWLEDGE BY USING RELATION LEARNING BETWEEN QUERY AND KNOWLEDGE GRAPH

• Main Authors: LEE, Minho, PARK, Young Tack, KIM, Min Sung, LEE, Wangon
• Format: Patent
• Language: English; French; Korean
• Published: 27.05.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

Disclosed are a method and a device for completing knowledge by using relation learning between a query and a knowledge graph. According to the present invention, provided is a device for completing knowledge by using relation learning between a query and a knowledge graph, comprising: a query embedding module that outputs a query embedding value corresponding to an input query; a topic extraction module that extracts topics from the input query; a knowledge graph embedding module that outputs embedding values for a plurality of predicates, subjects, and objects included in the knowledge graph; a similarity calculation module that determines the predicate most similar to the query by calculating the similarity between the embedding value of the query and the embedding values of each of the plurality of predicates; an embedding connection module that connects the embedding value of the query with the embedding value of the most similar predicate; and a scoring module that infers a new triple by using the extracted topic, the embedding value connecting the query embedding value and the embedding value of the most similar predicate, and the subjects and objects of the knowledge graph. Sont divulgués, un procédé et un dispositif permettant de compléter des connaissances à l'aide d'un apprentissage de relation entre une interrogation et un graphe de connaissances. Selon la présente invention, un dispositif permettant de compléter des connaissances à l'aide d'un apprentissage de relation entre une interrogation et un graphe de connaissances est décrit, comprenant : un module d'incorporation d'interrogation qui délivre une valeur d'incorporation d'interrogation correspondant à une interrogation d'entrée ; un module d'extraction de sujet qui extrait des sujets de l'interrogation d'entrée ; un module d'incorporation de graphe de connaissances qui délivre des valeurs d'incorporation pour une pluralité de prédicats, de sujets et d'objets compris dans le graphe de connaissances ; un module de calcul de similarité qui détermine le prédicat le plus similaire à l'interrogation en calculant la similarité entre la valeur d'incorporation de l'interrogation et les valeurs d'incorporation de chaque prédicat de la pluralité de prédicats ; un module de liaison d'incorporation qui relie la valeur d'incorporation de l'interrogation à la valeur d'incorporation du prédicat le plus similaire ; et un module de notation qui infère un nouveau triple à l'aide du sujet extrait, la valeur d'incorporation reliant la valeur d'incorporation d'interrogation et la valeur d'incorporation du prédicat le plus similaire, et les sujets et les objets du graphe de connaissances. 본 발명은 질의문과 지식 그래프 관계 학습을 이용한 지식 완성 방법 및 장치을 개시한다. 본 발명에 따르면, 입력된 질의문에 상응하는 질의문 임베딩 값을 출력하는 질의문 임베딩 모듈, 상기 입력된 질의문에서 토픽을 추출하는 토픽 추출 모듈, 상기 지식 그래프에 포함된 복수의 술어, 주어 및 목적어들에 대한 임베딩 값을 출력하는 지식 그래프 임베딩 모듈, 상기 질의문 임베딩 값과 상기 복수의 술어 각각의 임베딩 값의 유사도를 계산하여 질의문과 가장 유사한 술어를 결정하는 유사도 계산 모듈, 상기 질의문 임베딩 값과 상기 가장 유사한 술어의 임베딩 값을 연결하는 임베딩 연결 모듈 및 상기 추출된 토픽, 상기 질의문 임베딩 값과 상기 가장 유사한 술어의 임베딩 값을 연결한 임베딩 값 및 상기 지식 그래프의 주어 및 목적어들을 이용하여 새로운 트리플을 추론하는 스코어링 모듈을 포함하는 질의문과 지식 그래프 관계 학습을 이용한 지식 완성 장치가 제공된다.