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지식 보완 장치가 릴레이션 네트워크에 기반하여 지식을 보완하는 방법에 있어서,지식 그래프에 포함된 복수의 노드페어에 대하여, 노드페어를 구성하는 소스노드와 타겟노드 간의 관계를 나타내는 복수의 경로에 관한 정보인 경로정보를 추출하는 단계;상기 경로정보에 기초하여, 상기 복수의 경로 각각에 대응되는 트레이닝 데이터를 생성하는 단계; 및상기 트레이닝 데이터를 이용하여 릴레이션 네트워크 모델을 학습시키는 단계를 포함하고,상기 경로정보를 추출하는 단계는PRA(Path Ranking Algorithm)에 기반하되, 랜덤 워크 온 그래프 알고리즘(random walk on graph algorithm)을 적용하여 상기 복수의 노드페어에 대한 상기 복수의 경로 각각에 대하여 산출된 랜덤 워크 확률을 포함하는 경로행렬을 이용하는 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법
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제1항에 있어서,상기 트레이닝 데이터는개별 경로를 구성하는 적어도 하나의 링크 각각이 나타내는 관계에 관한 정보를 포함하는 컨텍스트(context), 소스노드와 타겟노드 사이의 관계에 관한 질문(question) 및 상기 질문에 대한 대답(answer)을 포함하는 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법
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제2항에 있어서, 상기 릴레이션 네트워크 모델을 학습시키는 단계는상기 적어도 하나의 링크 각각의 소스노드, 타겟노드 및 상기 소스노드와 상기 타겟노드의 관계로 구성되는 제1 트리플(triple)을 LSTM(Long A Short-Term Memory)에 입력하여 인코딩하는 단계;상기 인코딩된 결과 중 2개와 상기 질문으로 구성되는 복수의 제2 트리플(triple)을 이용하여 상기 릴레이션 네트워크 모델을 1차 학습시킴으로써, 제1 결과 벡터를 생성하는 단계; 및상기 제1 결과 벡터를 엘리먼트 단위로 합산하여 상기 릴레이션 네트워크 모델을 2차 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법
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제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 링크는소정의 임계개수 이하인 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 방법
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지식 그래프에 포함된 복수의 노드페어에 대하여, 노드페어를 구성하는 소스노드와 타겟노드 간의 관계를 나타내는 복수의 경로에 관한 정보인 경로정보를 추출하는 경로추출부;상기 경로정보에 기초하여, 상기 복수의 경로 각각에 대응되는 트레이닝 데이터를 생성하는 데이터생성부; 및상기 트레이닝 데이터를 이용하여 릴레이션 네트워크 모델을 학습시키는 학습부를 포함하고,상기 경로추출부는PRA(Path Ranking Algorithm)에 기반하되, 랜덤 워크 온 그래프 알고리즘(random walk on graph algorithm)를 적용하여 상기 복수의 노드페어에 대한 상기 복수의 경로 각각에 대하여 산출된 랜덤 워크 확률을 포함하는 경로행렬을 이용하는 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 장치
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제6항에 있어서,상기 트레이닝 데이터는개별 경로를 구성하는 적어도 하나의 링크 각각이 나타내는 관계에 관한 정보를 포함하는 컨텍스트(context), 소스노드와 타겟노드 사이의 관계에 관한 질문(question) 및 상기 질문에 대한 대답(answer)을 포함하는 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 장치
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제7항에 있어서, 상기 학습부는상기 적어도 하나의 링크 각각의 소스노드, 타겟노드 및 상기 소스노드와 상기 타겟노드의 관계를 LSTM(Long A Short-Term Memory)에 입력하여 인코딩하고,상기 인코딩된 결과 중 2개와 상기 질문으로 구성되는 복수의 트리플(triple)을 이용하여 상기 릴레이션 네트워크 모델을 1차 학습시킴으로써, 제1 결과 벡터를 생성하고,상기 제1 결과 벡터를 엘리먼트 단위로 합산하여 상기 릴레이션 네트워크 모델을 2차 학습시키는 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 장치
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제7항에 있어서, 상기 적어도 하나의 링크는소정의 임계개수 이하인 것을 특징으로 하는 릴레이션 네트워크에 기반한 지식 보완 장치
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