연구진은 지식 그래프 모델(KGFM)의 성능을 높이기 위해 그래프릿을 구조적 토큰으로 활용하는 새로운 프레임워크를 제시했어요. 이 프레임워크는 관계 패턴 매칭을 통해 다양한 지식 그래프에서 반복되는 그래프릿을 추출하고, 모델에 적용하여 성능을 향상시킵니다. 51개의 지식 그래프를 대상으로 실험한 결과, 그래프릿을 활용한 모델이 기존 KGFM보다 뛰어난 성능을 보였어요.