학습용 데이터셋을 기반으로 사전 학습된 학습모델에 자연어 텍스트 문서를 입력하여 복수의 엔티티들을 추출하는 엔티티 추출부;관계 온톨로지를 기반으로 상기 복수의 엔티티들 사이의 관계를 추출하는 관계 추출부;상기 복수의 엔티티들 사이의 관계가 두 개 이상인 경우 관계를 재배정하는 관계 배정부; 및상기 복수의 엔티티들 및 상기 복수의 엔티티들 사이의 관계에 기초하여 지식 그래프를 생성하는 그래프 생성부;를 포함하는,지식 그래프 생성 시스템.

청구항 1에 있어서,상기 지식 그래프는,상기 복수의 엔티티들 각각에 대응하는 노드 및 상기 복수의 엔티티들 사이의 관계에 대응하는 간선을 포함하는,지식 그래프 생성 시스템.

청구항 2에 있어서,상기 학습용 데이터셋은,범용 언어 모델 데이터셋을 박물관 데이터셋으로 파인튜닝하는,지식 그래프 생성 시스템.

청구항 3에 있어서,상기 엔티티 추출부는,상기 자연어 텍스트 내에서 엔티티들 및 각 엔티티들에 대해 엔티티 타입을 추출하는 개체명 인식(NER) 모델인,지식 그래프 생성 시스템.

청구항 4에 있어서,상기 관계 추출부는,한국 문화 및 역사 정보 관련 데이터와 특정 유물 관련 사실 및 문맥 데이터를 병합한 관계 온톨로지 중 특정 엔티티 속성에 대한 관계를 추출하여 관계 온톨로지를 구축하는,지식 그래프 생성 시스템.

청구항 5에 있어서,상기 관계 배정부는,두 개의 엔티티 쌍들에 두 개 이상의 관계가 배정될 경우, 상기 엔티티들 주변의 문맥을 문맥 매핑 테이블에 대응하여 상기 관계를 재배정하는,지식 그래프 생성 시스템.

학습용 데이터셋을 구축하여 학습모델을 학습하는 단계;사전 학습된 상기 학습모델에 문서를 입력하여 엔티티들을 도출하는 단계;관계 온톨로지로 상기 엔티티들 사이의 관계를 배정하는 단계; 및상기 엔티티들 및 상기 관계에 기초하여 지식 그래프를 생성하는 단계;를 포함하는,지식 그래프 생성 방법.

청구항 7에 있어서,상기 학습하는 단계는,대규모 데이터를 갖는 Frame Dataset에 특정 분야 지식을 포함한 Core Dataset을 병합하여 파인튜닝하여 학습용 데이터셋을 구축하는,지식 그래프 생성 방법.

청구항 8에 있어서,상기 엔티티들을 도출하는 단계 이전에, 자연어 텍스트 문서를 복수의 문장 단위로 분리하는 단계를 더 포함하며,상기 엔티티들을 도출하는 단계는, 도출된 상기 엔티티들에 엔티티 타입을 레이블링하는,지식 그래프 생성 방법.

청구항 9에 있어서,상기 관계를 배정하는 단계는,엔티티 쌍 및 이들의 관계로 트리플 형태를 구성하되,하나의 엔티티 쌍에 대해 2개 이상의 관계가 배정될 시, 상기 엔티티들 주변의 문맥을 문맥 매핑 테이블에 대응하여 엔티티 쌍에 대해 관계를 재배정하는 단계를 더 포함하는,지식 그래프 생성 방법.