KG-BERT: 지식 그래프 완성을 위한 BERT

Source: Dev.to

Overview

KG‑BERT는 지식 그래프 트리플(주어, 관계, 객체)을 짧은 문장으로 읽고, 해당 사실이 사실일 가능성을 나타내는 간단한 점수를 부여합니다. 이미 방대한 어휘를 알고 있는 사전 학습 언어 모델을 활용하여, 지저분한 표형 데이터에 의존하는 대신 엔티티와 관계의 텍스트 설명을 입력합니다.

이렇게 함으로써 KG‑BERT는:

• 광범위한 규칙 작성을 필요로 하지 않고 지식 그래프에서 잘못되었거나 누락된 링크(링크 예측)를 감지할 수 있습니다.
• 다양한 벤치마크 테스트에서 강력한 성능을 달성하며, 종종 기존 방법을 능가합니다.
• 엔티티가 속할 위치 제안, 적절한 관계 식별, 검색 엔진, 가상 비서 및 기타 애플리케이션을 위한 데이터 정제와 같은 작업에 적용될 수 있습니다.

KG‑BERT를 빈칸 사실을 빠르게 채워 넣는 독자로 생각하면, 지식 그래프를 더 완전하고 사용하기 쉽게 만든다고 볼 수 있습니다.

Further reading

KG‑BERT: BERT for Knowledge Graph Completion