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Seq2SPARQL: 신경망 기계 번역을 사용한 지식 베이스 질의 언어 자동 생성
Seq2SPARQL: Automatic Generation of Knowledge base Query Language using Neural Machine Translation 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회, 2019 Oct. 30, 2019년, pp.898 - 900  

홍동균 ((주)솔트룩스) ,  심홍매 ((주)솔트룩스) ,  김광민 ((주)솔트룩스)

초록
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SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

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