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지식 그래프 구축 기초: 엔티티·관계 추출, 스키마 설계, 엔티티 해소

knowledge-graph entity-extraction entity-resolution nlp
그래프를 실제로 짓기 시작하는 단계. 텍스트에서 개체를 찾는 개체명 인식(NER)과 관계를 뽑는 관계 추출(RE), 그래프가 담을 개념을 정하는 스키마·온톨로지 설계, 그리고 여러 소스에 흩어진 같은 실체를 하나로 묶는 엔티티 해소까지 — LLM 이전의 전통 파이프라인을 먼저 이해해야 4단계에서 LLM이 무엇을 대체하고 무엇을 못 하는지가 보입니다.

소스 데이터를 온톨로지로: 백킹 데이터셋과 엔티티 해소

ontology data-engineering entity-resolution data-quality data-mapping
우아한 객체·링크 모델도 실제 데이터와 이어지지 않으면 그림일 뿐입니다. 파이프라인 산출물인 백킹 데이터셋을 객체 타입의 물리적 뒷받침으로 삼는 속성 매핑, 여러 소스에 흩어진 같은 실체를 하나의 객체로 묶는 엔티티 해소(결정적·확률적 매칭, 매칭 신뢰도, 골든 레코드), 그리고 중복·불일치·누락이라는 지저분한 현실 위에서 신뢰할 만한 객체 그래프를 ...
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