AI-SEEYOU

Predictive Multiplicity of Knowledge Graph Embeddings in Link Prediction Predictive Multiplicity of Knowledge Graph Embeddings in Link Prediction ในยุคที่ข้อมูลขยายตัวแบบทวีคูณ การทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในด้านของ Knowledge Graphs (KGs) ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้แสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีต่าง ๆ ในรูปแบบของกราฟ การทำนายลิงก์ (Link Prediction) ใน KGs จึงเป็นหนึ่งในงานวิจัยที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในปัจจุบัน Knowledge Graph Embeddings คืออะไร? Knowledge Graph Embeddings คือกระบวนการแปลงเอนทิตีและความสัมพันธ์ใน KGs ให้อยู่ในรูปแบบของเวกเตอร์ในปริภูมิเชิงตัวเลข (Vector Space) ซึ่งช่วยให้สามารถใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อทำนายความสัมพันธ์ใหม่ ๆ ได้ ตัวอย่างของโมเดลที่นิยมใช้ ได้แก่ TransE, DistMult, ComplEx และ RotatE Predictive Multiplicity คืออะไร? Predictive Multiplicity หมายถึงปรากฏการณ์ที่โมเดลหลายตัวสามารถทำนายผลลัพธ์ที่แตกต่างกันได้ แต่ยังคงมีความแม่นยำใกล้เ...

Exploiting Large Language Models Capabilities for Question Answer-Driven Knowledge Graph Completion Across Static and Temporal Domains Exploiting Large Language Models Capabilities for Question Answer-Driven Knowledge Graph Completion Across Static and Temporal Domains ในยุคที่ข้อมูลขยายตัวอย่างรวดเร็ว การจัดการและเชื่อมโยงข้อมูลให้เป็นระบบเป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างมาก Knowledge Graph (KG) หรือกราฟความรู้ เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้เราสามารถจัดระเบียบข้อมูลและสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การสร้างและปรับปรุงกราฟความรู้ให้สมบูรณ์ยังคงเป็นงานที่ซับซ้อน โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานกับข้อมูลทั้งแบบคงที่ (Static) และแบบเปลี่ยนแปลงตามเวลา (Temporal) บทบาทของ Large Language Models (LLMs) ในการเติมเต็มกราฟความรู้ Large Language Models (LLMs) เช่น GPT, BERT และ T5 ได้ปฏิวัติวงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วยความสามารถในการเข้าใจและสร้างข้อความที่คล้ายมนุษย์ ในบริบทของการเติมเต็มกราฟความรู้ LLMs ...

ASGM-KG: เผยโฉมการทำเหมืองทองคำแบบลุ่มน้ำ ผ่านมุมมองของกราฟความรู้ ASGM-KG: เผยโฉมการทำเหมืองทองคำแบบลุ่มน้ำ ผ่านมุมมองของกราฟความรู้ การทำเหมืองทองคำแบบลุ่มน้ำ (Alluvial Gold Mining: ASGM) เป็นกิจกรรมที่อยู่คู่กับประวัติศาสตร์มนุษยชาติมาอย่างยาวนาน ตั้งแต่ยุคโบราณ ผู้คนได้ค้นพบแร่ทองคำที่ทับถมอยู่ในดินตะกอนตามริมฝั่งแม่น้ำลำธาร ซึ่งกระบวนการทำเหมืองในอดีตนั้น มักใช้แรงงานคนเป็นหลัก แต่ในปัจจุบัน ด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า เครื่องจักรกลหนักเข้ามามีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมเหมืองแร่มากขึ้น ส่งผลให้การขุดทองคำแบบลุ่มน้ำขยายตัวอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การเติบโตอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรม ASGM นำมาซึ่งผลกระทบมากมาย ทั้งในด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่น ปัญหาการปนเปื้อนของสารปรอทในแหล่งน้ำ การทำลายหน้าดิน ความขัดแย้งเรื่องสิทธิในการใช้ประโยชน์ที่ดิน รวมไปถึงปัญหาการลักลอบขุดเหมือง เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบจากอุตสาหกรรม ASGM อย่างรอบด้าน ข้อมูลที่เชื่อมโยงกันและครอบคลุมในหลายมิติจึงมีความสำคัญ กราฟความรู้ (Knowledge Graph) ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างเ...