개체 정렬 설명과 지식 그래프 추론은 밀접한 관련이 있습니다. 개체 정렬 설명은 모델이 개체를 정렬하는 방식을 설명하고, 이를 통해 모델의 의사 결정 과정을 해석합니다. 반면, 지식 그래프 추론은 지식 그래프 내의 관계를 분석하고 새로운 정보를 유추하는 과정을 의미합니다. 개체 정렬 설명은 모델이 어떻게 개체를 정렬하는지에 대한 정보를 제공하므로, 이를 통해 지식 그래프 추론에 활용할 수 있습니다. 지식 그래프 추론은 모델이 추론한 관계를 토대로 새로운 관계를 예측하고, 설명을 통해 모델의 추론 과정을 이해함으로써 추론 결과를 해석할 수 있습니다. 따라서 개체 정렬 설명과 지식 그래프 추론은 서로 보완적인 역할을 수행하며, 모델의 추론 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.