Incorrect Triple Detection Using Knowledge Graph Embedding and Adaptive Clustering

최근 인터넷의 발전으로 정보의 양이 늘어나면서 대용량 지식 그래프를 이용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 지식 그래프가 다양한 연구와 서비스에 활용됨에 따라 양질의 지식 그래프를 확보해야 하는 필요성이 대두되고 있다. 하지만 양질의 지식 그래프를 얻기 위해 지식 그래프 내 오류를 검출하는 연구가 부족하다. 오류 트리플 검출을 위해 임베딩과 클러스터링을 사용한 이전 연구가 좋은 성능을 나타냈다. 하지만 클러스터 최적화 과정에서 일괄적으로 동일한 임계값을 사용하여 각 클러스터의 특성을 고려하지 못하는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 지식 그래프 내 오류 트리플 검출을 위해 지식 그래프에 대한 임베딩과 함께 각 클러스터에 대한 최적의 Threshold를 찾아 적용함으로써 클러스터링을 진행하는 적응형 클러스터링 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 DBpeida, Freebase와 WiseKB 세 가지 데이터셋을 대상으로 기존 오류 트리플 검출 연구와 비교 실험을 진행하였으며 F1-Score를 기준으로 평균 5.3% 높은 성능을 확인하였다.