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Large Language Models for Knowledge Graph Embedding: A Survey

Created by
  • Haebom

저자

Bingchen Liu, Yuanyuan Fang, Naixing Xu, Shihao Hou, Xin Li, Qian Li

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 지식 그래프 임베딩(KGE) 관련 작업에 적용하는 다양한 접근 방식을 조사합니다. LLM의 우수한 언어 이해 및 의미 모델링 기능을 활용하여 다양한 KGE 시나리오(다모달 KGE, 오픈 KGE 등)에서 성능 향상을 도모합니다. 각 KGE 시나리오를 분류하여 다양한 접근 방식을 비교하고, 각 방법의 주요 응용 분야와 향후 연구 방향을 제시합니다. 기존의 KGE 방법이 엔티티와 관계를 저차원 벡터 공간에 매핑하는 것과 달리, LLM의 강력한 기능을 활용하여 KGE 작업의 성능을 개선하는 다양한 전략을 탐구합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM을 활용한 KGE 방법의 다양한 접근 방식을 체계적으로 분류하고 비교 분석하여 연구 분야의 발전에 기여합니다.
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LLM 기반 KGE의 다양한 응용 분야를 제시하며, 향후 연구 방향을 제시합니다.
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기존 KGE 방법의 한계를 극복하고 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다.
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한계점:
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본 논문에서는 다양한 접근 방식을 제시하지만, 각 방법의 성능에 대한 실험적 비교 분석이 부족합니다.
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LLM의 계산 비용 및 자원 소모에 대한 고찰이 미흡합니다.
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특정 KGE 시나리오에 편향된 연구일 수 있으며, 다른 시나리오에 대한 일반화 가능성이 제한적일 수 있습니다.
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