Acknowledgement
이 논문은 2023 년도 정부재원(과학기술정보통신부 여대학원생공학연구팀제 지원사업; 협약번호 WISET-2023-125 호)으로 과학기술정보통신부와 한국여성과학기술인육성재단의 지원을 받아 수행되었으며, 과학치안진흥센터 (인공지능과 클라우드를 활용한 아동 목격자 맞춤형 비대면 진술조서 지원 시스템 개발; 과제번호 RS-2023-00281194)의 지원을 받아 수행되었음.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.672-674
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Developing the Deep Text-to-Ontology Generator based on Neuro-Symbolic Architecture
뉴로-심볼릭 구조 기반 온톨로지 생성기 제안
- Hyeoung-Cheol Park (Dept. of Converged Electronics Engineering, Sangmyung University) ;
- Eun-Su Yun (Dept. of Converged Electronics Engineering, Sangmyung University) ;
- Min-Jeong Kim (Dept. of Electrical Engineering, Sangmyung University) ;
- Hui-Jae Bae (Dept. of Converged Electronics Engineering, Sangmyung University) ;
- Yu-Jin Shin (Dept. of AI & Informatics, Sangmyung University) ;
- Jee-Hang Lee (Dept. of Human-Centered Artificial Intelligence, Sangmyung University)
- 박형철 (상명대학교 융합전자공학과) ;
- 윤은수 (상명대학교 융합전자공학과) ;
- 김민정 (상명대학교 전기공학과) ;
- 배희재 (상명대학교 융합전자공학과) ;
- 신유진 (상명대학교 휴먼지능정보공학과) ;
- 이지항 (상명대학교 휴먼지능정보공학)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 논문은 뉴로-심볼릭 구조를 바탕으로 일반 텍스트로부터 온톨로지 생성이 가능한 심층 신경망 기반 온톨로지 추출기를 제안한다. 온톨로지 추출 단계를 (i) 온톨로지 학습 및 (ii) 온톨로지 생성의 2 단계로 상정, (i) 일반 텍스트로부터 문장 구조 및 논리적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 심층 생성 신경망 출력을 이용하여 (ii) 계층적으로 결합한 심볼릭 추론기로 온톨로지를 생성하는 뉴로-심볼릭 구조 온톨로지 추출기를 구현하였다. 1800 개 훈련 집합으로 학습 후 200 개 테스트 집합으로 평가한 결과, 정확도 91.9%, Precision 100%, Recall 99.1%로 비교 모델 OpenIE 의 성능에 비해서 각각 83.8%, 1.8%, 3.5% 개선된 것을 확인하였다. 정성적 품질에 있어서, 복잡한 문장 (예: 관계대명사, 접속사, 중첩 구조)에서도 비교 모델에 비해 더 정밀한 온톨로지 생성 결과를 보였다.
Keywords