简单来说,这种图谱可以分为四层:第一层是传统的实体层,这是必不可少的一层;第二层是关系层,对传统知识图谱做了一些改变,传统知识图谱中用来描述关系的是边,而这里为了更清楚地描述实体间的关系,将边转变成了节点;第三层是条件层,由一系列元组组成,用来描述事实元组和对应条件性元组之间的关系,图中使用蓝色虚线...
多模态知识图谱的应用场景十分广泛,首先一个完备的多模态知识图谱会极大地帮助现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展,同时对于跨领域的融合研究也会有极大的帮助,多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的,但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的,所以多种模态数据的融合有利于推进语言表示等模型的发展,对于...
简单来说,这种图谱可以分为四层:第一层是传统的实体层,这是必不可少的一层;第二层是关系层,对传统知识图谱做了一些改变,传统知识图谱中用来描述关系的是边,而这里为了更清楚地描述实体间的关系,将边转变成了节点;第三层是条件层,由一系列元组组成,用来描述事实元组和对应条件性元组之间的关系,图中使用蓝色虚线...
多模态知识图谱的应用场景十分广泛,首先一个完备的多模态知识图谱会极大地帮助现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展,同时对于跨领域的融合研究也会有极大的帮助,多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的,但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的,所以多种模态数据的融合有利于推进语言表示等模型的发展,对于...
基于多模态知识图谱的多模态推理-MR-MKG HanscalZheng 关注NLP领域,聚集于QA,对话和知识图谱。 MR-MKG论文中提出了一种新的多模态推理方法,即利用多模态知识图(Multimodal Knowledge Graph, MMKG)进行多模态推理的方法。这种方法旨在通过从MMKG中学习,扩展大型语… ...
1) 构建了一个包含文本、图片两种模态的计算机学科领域的数据集,并最终在该数据集的基础上完成了计算机学科领域多模态知识图谱的构建。 2) 在知识图谱构建的实体-关系联合抽取任务中,使用了引入Lexicon Adapter 的LEBERT模型,并叠加BiLSTM-CRF模型,在文本构建的数据集中取得了良好的效果。
基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 1. 背景 中国有句古话:“民以食为天”。对食物的分析和理解,特别是识别菜肴的食材,在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是,算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展,却没有在食物相关的...
多模态知识图谱的应用场景十分广泛,首先一个完备的多模态知识图谱会极大地帮助现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展,同时对于跨领域的融合研究也会有极大的帮助,多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的,但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的,所以多种模态数据的融合有利于推进语言表示等模型的发展,对于...
二、基于百科多模态知识图谱Richpedia 虽说之前的一些工作如IMGpedia和MMKG融合了多模态的知识,构建了多模态知识图谱,但其中也存在一些问题,例如在IMGpedia中关系类型稀疏,关系数量少,图像分类不清晰等,在MMKG中图像并没有作为单独的图像实体存在,而是依赖于相应的传统文本实体...
多模态知识图谱构建 MMKG构建需要将普通KG中的符号知识(包括实体、概念、关系等)与图像关联起来。MMKG按类型可分为两种,A-MMKG和N-MMKG。A即 attribute,将多模态数据如图像作为实体或概念的特定属性值,而N即entities,将多模态数据直接作为KGs中的实体。