Mengatasi Keterbatasan Knowledge Graph Tradisional dengan Inovasi XLORE 3

Mengatasi Keterbatasan Knowledge Graph Tradisional dengan Inovasi XLORE 3

Kemajuan teknologi dalam beberapa dekade terakhir telah membawa perubahan besar dalam cara pengetahuan dikelola dan diintegrasikan. Salah satu inovasi paling signifikan adalah pengembangan Knowledge Graph (KG), sebuah struktur data yang mampu merepresentasikan pengetahuan dunia nyata secara terstruktur, memungkinkan integrasi informasi dari berbagai sumber. 

Salah satu contohnya adalah XLORE 3, yang merupakan graf pengetahuan multibahasa yang dibangun dari Baidu Baike dan Wikipedia, seperti yang dibahas dalam artikel ilmiah oleh Zeng, Jin, Lv, Zhu, Hou, Zhang, Pang, Qi, Liu, Li, dan Feng (2024). 

XLORE 3 mengatasi tantangan yang sering dihadapi oleh KG tradisional, seperti kurangnya skema yang efektif dan keterbatasan dalam menggabungkan entitas antar bahasa.

Sebagai salah satu KG terbesar, XLORE 3 memiliki lebih dari 66 juta entitas dan 2 miliar fakta, menjadikannya salah satu sumber daya paling lengkap untuk penelitian dan aplikasi praktis. 

Salah satu fitur utamanya adalah kemampuannya untuk menggabungkan entitas dari berbagai bahasa dan sumber, memungkinkan pengguna untuk memanfaatkan informasi yang lebih kaya dan beragam. Dengan kemajuan dalam model bahasa yang dilatih sebelumnya (Pre-trained Language Models atau PLM), XLORE 3 dapat menyelesaikan masalah kekurangan pengetahuan dengan lebih efisien dibandingkan KG tradisional.

Namun, seperti halnya inovasi teknologi lainnya, XLORE 3 juga memiliki tantangan yang perlu diatasi, terutama dalam hal kualitas dan konsistensi data dari berbagai sumber. Dalam opini ini, saya akan mengeksplorasi lebih dalam tentang kontribusi signifikan XLORE 3 dalam lanskap integrasi pengetahuan dan implikasinya terhadap masa depan sistem informasi global.

***

XLORE 3 menawarkan solusi untuk beberapa masalah kritis yang dihadapi oleh graf pengetahuan multibahasa. Salah satu masalah utama dalam sistem integrasi pengetahuan adalah ketidakmampuan graf pengetahuan untuk menangani heterogenitas data secara efisien. 

Banyak Knowledge Graph (KG) yang ada, seperti DBpedia dan Wikidata, dibangun dari data yang terstruktur namun sering kekurangan mekanisme untuk mengelola dan menyelaraskan pengetahuan dari berbagai sumber dan bahasa yang berbeda. XLORE 3 memperbaiki hal ini dengan menyelaraskan lebih dari 66 juta entitas dalam berbagai bahasa, meningkatkan aksesibilitas dan relevansi pengetahuan. 

Misalnya, XLORE 3 menggabungkan hingga 23,6% tautan entitas antara bahasa Inggris dan Spanyol, dan meskipun persentase ini masih dapat ditingkatkan, ini menunjukkan langkah maju yang signifikan dalam penyejajaran entitas lintas bahasa.