KEF 지식추출이란?

기술의 발전으로 이제 우리는 인공지능의 시대로 접어들고 있습니다.
그러나 기계는 아직 사람만큼 똑똑하지 못합니다.
기계가 사람의 지식을 이해하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 형태의 지식으로 바꾸어 주어야 합니다.

KEF는 웹에 존재하는 수많은 자연어 문서들을 기계가 이해할 수 있는 트리플 형태의 지식으로 자동 전환합니다.

이렇게 구조화된 데이터는 지식 기반의 인공지능, 챗봇 등의 서비스에 활용될 수 있습니다.

KEF 아키텍처

평가

KEF(Knowledge Extraction Framework)는 비정형 텍스트 및 문서를 자동으로 분류하고
온톨로지 지식을 추출하기 위한 지능형 지식추출 플랫폼입니다.

현재 인물, 대학, 사건 등 200개 이상의 문서 분류체계와 이름, 출생지, 나라 등 3,000개 이상의 다양한 유형의 지식을 추출할 수 있습니다.
KEF는 Wikipedia의 비정형 문서(Wikipage)와 반정형 데이터(Infobox)를 기준으로 학습하였으며,
공공데이터 및 신뢰성 있는 다양한 자원의 데이터에 대한 학습을 지속적으로 수행하고 있습니다.

KEF에 의해 추출된 데이터는 지능형 서비스를 위한 온톨로지 지식으로 활용될 수 있으며,
이를 활용하여 보다 향상된 인공지능 서비스를 구축할 수 있습니다.