본 논문은 다양한 지식 그래프(KGs)의 진화(정적 KG, 동적 KG, 시간적 KG, 이벤트 KG)와 지식 추출 및 추론 기술에 대한 종합적인 조사를 제공합니다. 다양한 유형의 KG의 실제 응용 프로그램(금융 분석 사례 연구 포함)을 소개하고, 지식 그래프와 대규모 언어 모델(LLM) 결합의 잠재력 및 지식 추출, 추론, 표현의 진화를 포함한 지식 엔지니어링의 미래 방향에 대한 관점을 제시합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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다양한 유형의 지식 그래프와 그 응용 분야에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.
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지식 그래프와 대규모 언어 모델의 결합 가능성을 제시하여 향후 연구 방향을 제시합니다.
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금융 분석과 같은 실제 응용 사례를 통해 지식 그래프의 활용 가능성을 보여줍니다.
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한계점:
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논문에서 제시된 미래 방향에 대한 구체적인 방법론이나 실험적 검증이 부족할 수 있습니다.
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특정 유형의 지식 그래프에 대한 심층적인 분석보다는 개괄적인 설명에 초점을 맞추고 있을 수 있습니다.
