그래프 합성곱 신경망과 임베딩 기법을 적용한 지식 그래프 엔티티 매칭 방법

초록

최근 소셜 미디어와 같은 빅데이터에 지식 그래프 임베딩 및 그래프 합성곱 신경망을 활용한 연구가 활발이 진행되고 있다. 그러나 현재까지 대규모 지식 그래프에 대한 엔티티 매칭 연구는 상대적으로 거의 연구가 되지 않고 있다. 대규모 지식 그래프는 아직 해결해야 될 이슈가 많지만, 그들 중 하나는 서로 다른 온톨로지를 사용하는 어휘 이질성 문제이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 그래프 합성곱 신경망에 임베딩 기법을 함께 적용한 하이브리드 엔티티 매칭 방법을 제안한다. 우리는 실제 DBP15K 데이터셋을 사용하여 제안 방법을 기존 최신의 엔티티 매칭 방법들과 성능을 비교⋅분석하였다. 실험 결과 Hit@1에서 10.7%, Hit@10에서 5.9%, 그리고 Hit@50과 Hit@100에서 약간의 성능 향상을 보였다.

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