| 1 |
1
뉴로 심볼릭을 이용한 지식완성 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 불완전 지식 그래프에 포함된 트리플 데이터의 릴레이션 및 엔티티와, 파라미터화된 규칙에 포함되는 릴레이션을 다차원 공간에 임베딩하고, 링크 연결을 위한 목표 트리플이 입력되는 경우, Backward Chaining 기반의 뉴로 심볼릭 통합(unification) 과정을 통해 상기 파라미터화된 규칙에 포함된 릴레이션의 임베딩 값을 업데이트하고, 상기 업데이트를 통해 상기 목표 트리플을 만족하는 릴레이션의 조합을 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하고, 상기 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 목표 트리플에 가장 의미론적으로 부합하는 추론 규칙을 생성하고,상기 생성된 추론 규칙을 통해 누락된 링크를 연결하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 지식완성 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 파라미터화된 규칙은 제1 릴레이션 및 복수의 변수를 포함하는 결론 항과, 제2 릴레이션 및 복수의 변수를 포함하는 전제 항으로 구성되고, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 목표 트리플의 릴레이션과 상기 제1 릴레이션의 유사도를 비교하여 상기 제1 릴레이션의 임베딩 값을 업데이트하고, 상기 목표 트리플의 복수의 엔티티들을 상기 복수의 변수에 각각 바인딩하여 치환 집합을 획득하는 지식완성 장치
|
| 3 |
3
제2항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 획득된 치환 집합을 이용하여 상기 제2 릴레이션과 유사도 비교 대상이 되는 상기 불완전 지식 그래프에 포함된 트리플 데이터의 릴레이션을 결정하는 지식완성 장치
|
| 4 |
4
제3항에 있어서, 상기 전제 항은 제1 및 제2 전제 항을 포함하고, 상기 결론 항은 제1 릴레이션, 제1 변수 및 제2 변수를 포함하고, 상기 제1 전제 항은 제2-1 릴레이션 및 제1 변수 및 제3 변수를 포함하고, 상기 제2 전제 항은 제2-2 릴레이션 및 제3 변수 및 제2 변수를 포함하는 지식완성 장치
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 치환 집합은 상기 제1 변수를 상기 목표 트리플의 주어 엔티티와 바인딩하고, 상기 제2 변수를 상기 목표 트리플의 목적어 엔티티와 바인딩하여 획득되며, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 제1 변수와 동일한 주어 엔티티를 갖는 트리플 데이터를 상기 불완전 지식 그래프에서 탐색하고, 상기 탐색된 트리플 데이터의 릴레이션과 상기 제2-1 릴레이션의 유사도를 비교하고, 상기 제3 변수를 상기 탐색된 트리플 데이터의 목적어 엔티티와 바인딩하여 상기 치환 집합을 업데이트하는 지식완성 장치
|
| 6 |
6
제1항에 있어서, 상기 프로그램 명령어들은, 상기 하나 이상의 경로 각각에 포함된 릴레이션 조합의 임베딩 값의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 비용 함수에 적용하여 상기 추론 규칙 생성을 위한 하나의 경로를 결정하는 지식완성 장치
|
| 7 |
7
프로세서 및 메모리를 포함하는 뉴로 심볼릭을 이용한 지식완성 방법으로서,불완전 지식 그래프에 포함된 트리플 데이터의 릴레이션 및 엔티티와 파라미터화된 규칙에 포함되는 릴레이션을 다차원 공간에 임베딩하는 단계; 링크 연결을 위한 목표 트리플이 입력되는 경우, Backward Chaining 기반의 뉴로 심볼릭 통합(unification) 과정을 통해 상기 파라미터화된 규칙에 포함된 릴레이션의 임베딩 값을 업데이트하는 단계; 상기 업데이트를 통해 상기 목표 트리플을 만족하는 릴레이션의 조합을 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 단계; 상기 하나 이상의 경로를 이용하여 상기 목표 트리플에 가장 의미론적으로 부합하는 추론 규칙을 생성하는 단계; 및상기 생성된 추론 규칙을 통해 누락된 링크를 연결하는 단계를 포함하는 지식완성 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서, 상기 파라미터화된 규칙은 제1 릴레이션 및 복수의 변수를 포함하는 결론 항 및 제2 릴레이션 및복수의 변수를 포함하는 전제 항으로 구성되고, 상기 업데이트 하는 단계는, 상기 목표 트리플의 릴레이션과 상기 제1 릴레이션의 유사도를 비교하여 상기 제1 릴레이션의 임베딩 값을 업데이트하고, 상기 목표 트리플의 복수의 엔티티들을 상기 복수의 변수에 각각 바인딩하여 치환 집합을 획득하는 지식완성 방법
|
| 9 |
9
제7항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 프로그램
|
| 10 |
10
뉴로 심볼릭을 이용한 지식완성 시스템으로서,불완전 지식 그래프;상기 불완전 지식 그래프 포함된 트리플 데이터의 릴레이션 및 엔티티와 파라미터화된 규칙에 포함되는 릴레이션을 다차원 공간에 임베딩하고, 링크 연결을 위한 목표 트리플이 입력되는 경우, Backward Chaining 기반의 뉴로 심볼릭 통합(unification) 과정을 통해 상기 파라미터화된 규칙에 포함된 릴레이션의 임베딩 값을 업데이트하고, 상기 업데이트를 통해 상기 목표 트리플을 만족하는 릴레이션의 조합을 포함하는 하나 이상의 경로를 생성하는 뉴로 심볼릭 통합 모듈; 및상기 하나 이상의 경로를 이용하여 생성되며, 상기 목표 트리플에 가장 의미론적으로 부합하는 추론 규칙을 이용하여 누락된 링크를 연결하는 지식완성 모듈을 포함하는 지식완성 시스템
|
