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컴퓨팅 디바이스에 의한 지식 그래프 완성 방법에 있어서,지식 그래프에서 멀티 홉 이웃 관계에 있는 문맥 정보를 수집하는 단계; 및상기 문맥 정보를 지식 그래프 학습 모델을 통하여 추론하는 단계를 포함하며,상기 문맥 정보를 수집하는 단계는,상기 지식 그래프에 속하는 루트 엔티티로부터 기 설정된 윈도우 크기 범위 내에서 너비 우선 검색(Breadth First Search)을 수행하여 상기 지식 그래프에 속하는 엔티티를 획득하여 상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보에 추가하고,상기 획득한 엔티티의 개수가 상기 윈도우 크기 범위보다 작으면 다음 이웃 엔티티를 상기 멀티 홉 이웃 정보에 추가하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제1항에 있어서,상기 문맥 정보는 엔티티를 포함하고 상기 엔티티 간의 관계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제1항에 있어서,상기 문맥 정보를 수집하는 단계는,상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보에서 엔티티 간의 거리를 기준으로 고유한 순위를 지정하고 기 설정된 윈도우 크기 범위 내에서 일부의 엔티티를 제거하여 상기 문맥 정보를 정규화하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제1항에 있어서,상기 문맥 정보를 수집하는 단계는,상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보의 그룹별 순위에 따라 깊이 우선 탐색(Depth First Search)을 수행하여 상기 멀티 홉 이웃 정보를 비선형 공간으로부터 선형 공간으로 매핑하여 상기 문맥 정보를 변환하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제1항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 엔티티와 관계에 관한 상기 문맥 정보를 복수 차원의 임베딩 행렬에서 문맥 정보 임베딩으로 인코딩하는 제1 레이어를 포함하며,상기 문맥 정보가 고정된 크기를 갖도록 상기 문맥 정보 임베딩에 가변적 크기를 갖는 패딩 벡터가 추가되는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제7항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 컨볼루션 필터를 적용하여 상기 문맥 정보로부터 연결 패턴에 관한 문맥 특징 벡터를 추출하는 제2 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제8항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 상기 문맥 특징 벡터와 상기 제1 레이어에 의해 인코딩된 엔티티 임베딩을 벡터 공간에서 결합하는 제3 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제9항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 상기 결합된 문맥 특징 벡터 및 엔티티 임베딩에 상기 제1 레이어에 의해 인코딩된 관계 임베딩을 가중합하여 합성 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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제10항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 상기 합성 벡터에 상기 제1 레이어에 의해 인코딩된 후보 엔티티 임베딩을 행렬곱하여 점수를 산출하는 제4 레이어를 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 방법
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하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하는 지식 그래프 완성 장치에 있어서,상기 프로세서는 지식 그래프에서 멀티 홉 이웃 관계에 있는 문맥 정보를 수집하고,상기 프로세서는 상기 문맥 정보를 지식 그래프 학습 모델을 통하여 추론하고,상기 프로세서는 상기 지식 그래프에 속하는 루트 엔티티로부터 기 설정된 윈도우 크기 범위 내에서 너비 우선 검색(Breadth First Search)을 수행하여 상기 지식 그래프에 속하는 엔티티를 획득하여 상기 문맥 정보에 해당하는 멀티 홉 이웃 정보에 추가하고, 상기 획득한 엔티티의 개수가 상기 윈도우 크기 범위보다 작으면 다음 이웃 엔티티를 상기 멀티 홉 이웃 정보에 추가하는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 장치
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제12항에 있어서,상기 지식 그래프 학습 모델은 엔티티와 관계에 관한 상기 문맥 정보를 복수 차원의 임베딩 행렬에서 문맥 정보 임베딩으로 인코딩하는 제1 레이어를 포함하며,상기 문맥 정보가 고정된 크기를 갖도록 상기 문맥 정보 임베딩에 가변적 크기를 갖는 패딩 벡터가 추가되는 것을 특징으로 하는 지식 그래프 완성 장치
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