지식 그래프를 이용한 도메인 특화 질문 응답: 논리 프로그래밍과 대규모 언어 모델을 활용한 방법

도메인 특화 그래프에 대한 질문에 답하기 위해서는 관계의 수가 제한적이고 도메인 특성이 뚜렷하기 때문에 맞춤형 접근이 필요하다. 본 연구에서는 전통적인 논리 프로그래밍 언어를 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에 통합함으로써 지식 그래프 기반 질문 응답(KGQA) 과제를 해결하기 위한 논리적 추론 능력을 활용한다. 질문을 Prolog 쿼리 형태로 표현함으로써, 자연어에 근접하면서도 가독성이 높은 표현 방식을 도입하여 프로그래밍적으로 유도된 답변 생성을 가능하게 한다. 제안된 접근의 효과를 검증하기 위해 유명한 벤치마크 데이터셋인 MetaQA를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, 본 방법은 레이블링된 데이터의 소수만으로도 모든 테스트 질문에 대해 정확한 답변 엔티티를 식별함을 보여주었다. 종합적으로 본 연구는 도메인 특화 그래프에 대한 질문 응답 문제를 해결하기 위한 유망한 접근을 제시하며, 논리 프로그래밍 언어를 통합함으로써 설명 가능하고 강건한 해결책을 제공한다.