지식그래프 기반 합성
지식그래프 기반 합성은 그래프의 노드 속성과 엣지 의미를 템플릿이나 LLM 프롬프트로 변환하여 감독 학습용 QA 쌍을 자동 생성하는 방법이다. 본문에서는 노드-기반 QA, 엣지-기반 QA, 그리고 결정론적 템플릿을 조합해 K12-Train 데이터셋을 만들고 신뢰도 필터를 적용해 변질을 줄였다. 이 접근은 학습 샘플이 그래프의 구조적 의미를 직접 반영하도록 하여 샘플 효율을 높였다.
