본 논문은 인도네시아어로 된 자동화된 COVID-19 정보 검증을 위해 지식 그래프(KG)를 활용하는 새로운 모델을 제안합니다. 기존의 심층 학습 기반 자연어 추론(NLI) 방식의 성능 한계를 극복하기 위해, KG를 외부 지식으로 활용하여 NLI 성능을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 제안된 모델은 사실 모듈, NLI 모듈, 분류기 모듈의 세 가지 모듈로 구성되어 있으며, KG로부터 정보를 처리하고, 주어진 전제와 가설 간의 의미 관계를 처리하여 최종 결과를 도출합니다. 인도네시아어 COVID-19 정보 검증 데이터셋과 COVID-19 KG Bahasa Indonesia를 사용하여 학습한 결과, 0.8616의 정확도를 달성하여 KG 활용의 효과를 입증했습니다.
