딥러닝 기법을 활용한 온톨로지 매칭 방법

Ontology Matching Method Using Deep Learning Technologies

  • 이용주 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부) ;
  • 단홍조우 (경북대학교 IT대학 컴퓨터학부 )
  • Yongju Lee (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyunpook National University) ;
  • Hongzhou Duan (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyunpook National University)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

WordNet, Freebase, Wikidata와 같은 대규모 지식베이스에 대한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있으나 이에 관한 온톨로지 매칭 연구는 거의 연구가 미비한 상태이다. 본 연구에서는 효율적인 온톨로지 매칭 방법을 개발하기 위해 데이터 수집 및 전처리, 텍스트 유사도 계산, 그리고 텍스트 유사도에 따른 결과 매칭의 세 가지 순차적 단계로 구성된 하나의 새로운 방법을 제안한다. 성능평가는 정보검색 분야에서 널리 활용되고 있는 재현율, 정밀도, F-측정값을 사용하였는데 제안한 방법이 기존의 모든 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.

키워드

과제정보

본 논문은 2016년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2016R1D1A1B02008553). 본논문은 교육부 및 한국연구재단의 4단계 BK21 사업(경북대학교 컴퓨터학부 지능융합 소프트웨어 교육연구단)으로 지원된 연구임 (4120240214871).

참고문헌

  1. 이용주, 순위샹, "그래프 합성곱 신경망과 임베딩 기법을 적용한 지식 그래프 엔티티 매칭 방법," 한국정보기술학회논문지, 제21권, 제6호, pp. 9-19, 2023.
  2. 조명대, 링크드 데이터, 서울시 마포구, 커뮤니케이션북스, 2017.
  3. J. Pennington, R. Socher, and C. Manning, "GloVe: Global Vectors for Word Representation," Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Doha, Qatar, 2014, pp. 1532-1543.
  4. P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, and T. Mikolov, "Enriching Word Vectors with subword Information," Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 5, pp. 235-146, 2016.
  5. T. Kenter, A. Borisov, and M. Rijke, "Siamese CBOW: Optimizing Word Embeddings for Sentence Representations," 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2016, pp. 941-951.
  6. G. Jeh and J. Widom, "SimRank: A Measure of Structural-Context Similarity," 8th ACM KDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2002, pp. 538-543.