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가중 트리플 지식 그래프를 생성하는 장치에 있어서, 주어, 술어 및 목적어로 구성된 복수의 트리플 노드(node) 및 상기 복수의 트리플 노드 간을 연결하는 복수의 엣지(edge)를 포함하는 트리플 지식 그래프(Triple Knowledge Graph)를 획득하는 획득부;상기 트리플 지식 그래프로부터 상기 복수의 트리플 노드 간의 연결 여부에 기초하여 인접 행렬을 생성하고, 상기 복수의 트리플 노드 각각과 인접한 이웃 술어 간의 관련성에 기초하여 제 1 특징 행렬을 생성하는 행렬 생성부;상기 인접 행렬 및 상기 제 1 특징 행렬을 지식 그래프 학습 모델에 입력하고, 상기 지식 그래프 학습 모델을 통해 상기 복수의 트리플 노드 각각과 이웃 트리플 노드 간의 관계를 나타낸 인접성 벡터를 포함하는 제 2 특징 행렬을 출력하는 학습부; 및상기 출력된 제 2 특징 행렬에 기초하여 가중 트리플 지식 그래프를 생성하는 가중 트리플 지식 그래프 생성부를 포함하는, 지식 그래프 생성 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 복수의 트리플 노드 각각은 인접한 적어도 하나의 이웃 트리플 노드를 포함하는 이웃 트리플 노드 집합을 가지는 것인, 지식 그래프 생성 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 복수의 트리플 노드 각각에 대해 상기 이웃 트리플 노드 집합에 기초하여 이웃 술어 집합을 정의하고, 상기 복수의 트리플 노드 각각에 포함된 술어에 기초하여 전체 술어 집합을 정의하는 정의부를 더 포함하는 것인, 지식 그래프 생성 장치
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제 3 항에 있어서, 상기 행렬 생성부는 상기 복수의 트리플 노드의 수 및 상기 전체 술어 집합의 수에 기초하여 제 1 초기 특징 행렬을 생성하고, 상기 제 1 초기 특징 행렬 및 상기 이웃 술어 집합에 기초하여 특정 트리플 노드에 대한 적어도 하나의 이웃 술어 간의 관련성을 산출하고, 상기 산출된 관련성에 기초하여 상기 제 1 특징 행렬을 생성하는 것인, 지식 그래프 생성 장치
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제 4 항에 있어서, 상기 학습부는 상기 지식 그래프 학습 모델에 입력된 상기 인접 행렬 및 상기 제 1 특징 행렬을 합성곱층을 통해 가중치 행렬과의 합성곱 연산을 수행하고, 상기 합성곱층을 통해 상기 특정 트리플 노드로부터 연속적인 인접 관계에 기초하여 가장 먼 이웃 트리플 노드의 특징까지 학습되는 것인, 지식 그래프 생성 장치
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제 5 항에 있어서, 상기 학습부는 교차 엔트로피 손실함수에 기초하여 상기 가중치 행렬을 업데이트하는 것인, 지식 그래프 생성 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 가중 트리플 지식 그래프에 대해 상기 복수의 트리플 노드 간의 가중치에 기초하여 경로 집합을 생성하고, 상기 생성된 경로 집합에 기초하여 상기 가중 트리플 지식 그래프 기반의 임베딩 모델을 생성하는 임베딩 모델 생성부를 더 포함하는 것인, 지식 그래프 생성 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 복수의 트리플 노드 간의 가중치는 상기 복수의 트리플 노드 각각에 해당하는 상기 제 2 특징 행렬의 행벡터 간의 코사인 유사도이고, 상기 제 2 특징 행렬의 행백터는 상기 복수의 트리플 노드 각각에 대한 상기 인접성 벡터인 것인, 지식 그래프 생성 장치
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지식 그래프 생성 장치에서 가중 트리플 지식 그래프를 생성하는 방법에 있어서, 주어, 술어 및 목적어로 구성된 복수의 트리플 노드(node) 및 상기 복수의 트리플 노드 간을 연결하는 복수의 엣지(edge)를 포함하는 트리플 지식 그래프(Triple Knowledge Graph)를 획득하는 단계;상기 트리플 지식 그래프로부터 상기 복수의 트리플 노드 간의 연결 여부에 기초하여 인접 행렬을 생성하고, 상기 복수의 트리플 노드 각각과 인접한 이웃 술어 간의 관련성에 기초하여 제 1 특징 행렬을 생성하는 단계;상기 인접 행렬 및 상기 제 1 특징 행렬을 지식 그래프 학습 모델에 입력하고, 상기 지식 그래프 학습 모델을 통해 상기 복수의 트리플 노드 각각과 이웃 트리플 노드 간의 관계를 나타낸 인접성 벡터를 포함하는 제 2 특징 행렬을 출력하는 단계; 및상기 출력된 제 2 특징 행렬에 기초하여 가중 트리플 지식 그래프를 생성하는 단계를 포함하는, 지식 그래프 생성 방법
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