복습 · 지식 그래프 다루기
엔티티 중심의 지식 그래프, 한정자와 출처가 붙은 진술, 같은 대상을 합치는 엔티티 해소를 연결합니다. 두 출처를 합칠 때 진술의 출처와 시점을 어떻게 지킬지 생각해 보세요.
이번 회차, 내 속도로.
기초를 더 짚거나 궁금한 주제로 잠깐 넓혀 보세요. 최대 3단계를 거쳐 DAY 70로 돌아옵니다.
난이도·관심 주제 고르기
1/2개 선택 · 새 보충·심화 수업과 본과정 다시 읽기를 선택할 수 있어요.
이렇게 다녀와요 1단계 · 약 12분
- 출발 · DAY 70기억에서 꺼내고 풀이 점검하기
- 1. 관심 주제인포박스 추출·매핑추가 27 · 새 추가 수업
- 복귀 · DAY 70원래 회차 이어가기
- 인포박스 추출·매핑 · DAY 66에서 지식 그래프의 정의를 봤다면, 대표적인 공개 지식 그래프 하나가 반쯤 구조화된 문서에서 어떻게 만들어지는지 따라가 봅니다.
선택과 경로 기록은 이 브라우저에 저장됩니다. 본과정의 회차 완료와는 별도입니다.
기억에서 꺼내어 풀기
앞에서 풀었던 세 문제를 해설 없이 다시 풀어 보세요. 막히면 힌트를 열고, 풀이를 비교한 뒤 고친 점을 기록하세요.
힌트 보기
같은 글자가 가리킬 수 있는 대상을 먼저 나열하고, 각 대상에만 있는 관계를 떠올려 보세요.
풀이와 비교하기
문자열 검색은 ‘재규어’가 들어간 문서를 동물과 자동차 구분 없이 돌려줍니다. 엔티티 검색은 동물 재규어와 자동차 제조사 재규어를 서로 다른 노드로 보여 줍니다. 제조사를 고르는 단서는 ‘회사’라는 타입(instance of), 본사 소재지나 생산 차종 같은 관계입니다. 동물이라면 분류(고양잇과)나 서식지 관계가 단서가 됩니다.
힌트 보기
직위는 position held(P39), 기간은 start time(P580)·end time(P582), 문헌 출처는 stated in(P248)입니다.
풀이와 비교하기
항목: 민수. 속성: position held(P39). 값: A연구소 소장. 한정자: start time 2019, end time 2022. 출처: stated in(P248) A연구소 연보 2023년판. 기간은 진술이 성립하는 조건을 좁히므로 한정자이고, 연보는 진술을 뒷받침하는 근거이므로 출처입니다.
힌트 보기
n개에서 만들 수 있는 쌍의 수는 n(n−1)/2입니다.
풀이와 비교하기
전체는 1000×999/2 = 499,500쌍입니다. 블로킹 후에는 블록마다 100×99/2 = 4,950쌍, 10개 블록이면 49,500쌍으로 약 10분의 1이 됩니다. 단, 생년이 잘못 입력된 중복은 다른 블록에 들어가 비교되지 않습니다.
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세 문제를 푼 뒤 핵심 개념 펼치기
핵심 개념
엔티티 중심의 지식 그래프, 한정자와 출처가 붙은 진술, 같은 대상을 합치는 엔티티 해소를 연결합니다. 두 출처를 합칠 때 진술의 출처와 시점을 어떻게 지킬지 생각해 보세요.
지식 그래프는 문자열이 아니라 실세계 엔티티와 그 관계를 노드와 엣지로 표현한 데이터 그래프이며, 스키마·정체성·맥락이 함께 품질을 좌우합니다.
Wikidata 진술은 항목–속성–값에 한정자·출처·순위를 붙여 값이 언제·어떤 조건에서·누구의 말로 성립하는지까지 기록합니다.
엔티티 해소는 블로킹으로 비교 쌍을 줄이고 유사도와 임계값으로 매칭한 뒤 군집으로 묶으며, 임계값은 정밀도와 재현율을 맞바꿉니다.
오늘 이해한 것과 다시 볼 것
계산이 달라진 이유, 헷갈린 개념, 다음에 확인할 질문을 남겨 보세요.
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두 출처에서 같은 사람으로 판정된 레코드를 합칠 때 생년 값이 서로 다르다면 Wikidata 방식에 가까운 처리는?
완료 조건: 확인 퀴즈 정답 · / 직접 풀기 0/3
더 깊이 읽기
예제와 실험 데이터는 이 과정을 위해 만든 것입니다. 원문은 선택 자료이며, 강의와 직접 풀기만으로도 다음 회차를 이어갈 수 있습니다.
Introducing the Knowledge Graph: things, not stringsGoogle (2012)Knowledge GraphsHogan et al. (2021)Help:StatementsWikidataHelp:QualifiersWikidataHelp:RankingWikidataWikidata: a free collaborative knowledgebaseVrandečić & Krötzsch (2014)End-to-End Entity Resolution for Big Data: A SurveyChristophides et al. (2019)이 자료는 개념 학습용입니다. 실제 데이터베이스·라이브러리·플랫폼의 동작과 설정은 제품과 버전마다 다를 수 있습니다.