이번 연재글에서는 전통적인 방법론을 통해 온톨로지를 구축하고 지식그래프를 생성하는 것을 다룹니다.그리고 지식그래프를 생성하는 과정에서 LLM 을 활용하는 방법에 대해서 다룹니다.그리고 마지막으로 생성된 결과물에 대해 추론을 적용하여 활용도를 증가시키는 것에 대해 다룹니다.관련 연재글:#1. 기본 지식그래프 구축 #2. 키워드 구축 #3. LLM을 활용한 지식그래프 구축 #4. LLM을 활용한 용어 분류 #5. 추론 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 지난 글의 마지막 부분에서는 그래프스토어에 저장된 정보를 활용하기 위해 SPARQL이라는 언어를 통해 조회를 하는 것을 보였습니다. SPARQL에 대한 설명은 여기에서 참고하실 수 있습니다.RDF 지식그래프로 구성된 ..
이번 연재글에서는 전통적인 방법론을 통해 온톨로지를 구축하고 지식그래프를 생성하는 것을 다룹니다.그리고 지식그래프를 생성하는 과정에서 LLM 을 활용하는 방법에 대해서 다룹니다.그리고 마지막으로 생성된 결과물에 대해 추론을 적용하여 활용도를 증가시키는 것에 대해 다룹니다.관련 연재글:#1. 기본 지식그래프 구축 #2. 키워드 구축 #3. LLM을 활용한 지식그래프 구축 #4. LLM을 활용한 용어 분류 #5. 추론 " data-ke-type="html">HTML 삽입미리보기할 수 없는 소스 이전 [#3 - LLM을 활용한 지식그래프 구축]에서는 학술논문의 초록에서 언급하는 주요한 용어들과 그 용어의 타입을 LLM을 활용함으로 자동으로 추출하고 이를 그래프 구조로 생성하였습니다. 이를 통해 학술논문에 대해..
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