지식 그래프를 이용한 뉴럴 엔터티 링킹

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한글제목(Korean Title)	지식 그래프를 이용한 뉴럴 엔터티 링킹
영문제목(English Title)
저자(Author)	홍승연 나승훈 김현호 김선훈 강인호 Seung-Yean Hong Seung-Hoon Na Hyun-Ho Kim Seon-Hoon Kim Inho Kang
원문수록처(Citation)	VOL 47 NO. 02 PP. 0260 ~ 0262 (2020. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	개체 연결은 문서에서 등장한 의미를 갖는 단어들을 지식 기반 상의 정확한 하나의 개체에 연결하는 문제를 말하며 기존의 개체 연결은 문서에 나타난 개체들의 예측이 독립적으로 진행되었다. 본 논문에서는 집합 개체를 그래프 구조로 정의하고 GNNs를 이용하여 그래프를 뉴럴 모델을 통해 학습하였고 기존에 어텐션을 통해 노드 간의 중요도를 결정하는 부분을 사전 학습한 지식 그래프를 통해 노드 간의 중요도를 결정하여 개선된 성능을 얻고자 하였다.
영문내용 (English Abstract)
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