다국어 데이터 기반 지식 그래프 구축을 위한 엔티티 정규화 팁

요약

지식 그래프 구축 시 한국어, 일본어, 중국어, 영어 등 다국어 데이터 소스를 통합할 때 발생하는 '교차 언어 엔티티 해결(Cross-lingual entity resolution)' 문제가 실무적 과제로 부상했다. 예를 들어 삼성전자가 소스 언어에 따라 '삼성전자', 'Samsung Electronics', 'サムスン電子', '三星电子' 등 4개의 서로 다른 노드로 생성되어 데이터가 파편화되는 현상이 발생한다. 단순 문자열 일치 방식으로는 이러한 다국어 엔티티를 통합할 수 없으며, 특히 CJK(중·일·한) 문자에 대한 퍼지 매칭은 추가적인 전처리가 필요하다. 이를 해결하는 효과적인 방법으로는 비교 전 각 언어를 공통 표기로 변환하는 '음차(Transliteration)' 과정이 권장된다. 한자어를 한글로, 가타카나를 로마자로 변환하는 전처리를 선행하면 데이터 비교 전에 상당수의 중복 노드를 통합할 수 있다.

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