자연언어 처리에서 개체, 관계, 의미 등의 지식을 AI가 이해할 수 있는 형태로 표현하는 방식. 개체 연결, 의미 이해, 추론의 기초.
표현 방식:
- 벡터 임베딩: 의미를 숫자로 표현
- 지식 그래프: 개체와 관계를 구조화
- 온톨로지: 개념과 분류체계
- 의미 역할 표현: 문장의 깊은 구조
저장 구조:
- 개체 저장소: 알려진 개체들의 목록
- 관계 데이터베이스: 개체 간의 연결
- 의미 사전: 단어와 개념의 매핑
- 문맥 기억: 대화 기록과 배경 정보
중요성:
- 정확한 개체 연결 기초
- 의미 있는 추론 가능
- 다중 모델 간의 소통 가능
- 지식 재사용 가능
응용:
- 정보 추출
- 질의응답
- 추론 시스템