图5.1 多模态知识图谱构建流程 对于文本模态,使用命名实体识别提取文本中的食材、口味、口感、菜系、烹饪方法;对于图像模态,使用目标检测提取图像中的食材信息和对应区域对文本信息进行补充。在对单个图像-文本对构建多模态知识图谱对基础上,通过相同食材、口味等信息对不同的图像-文本对进行关联,进而构建完整的菜品多模态...
条件性知识图谱的构建 1. 知识图谱中容纳的事实知识 目前信息抽取方法多样,包括与大模型结合和传统方法。本次分享重点讨论两方面:第一个是跨模态数据中提取知识形成知识图谱的方法;第二个问题是,传统知识图谱主要包含大量事实知识,如苹果公司和英特尔公司之间的产品关联,知识图谱主要用于展示事实知识,但仅关注事实知识抽...
条件性知识图谱的构建 1. 知识图谱中容纳的事实知识 目前信息抽取方法多样,包括与大模型结合和传统方法。本次分享重点讨论两方面:第一个是跨模态数据中提取知识形成知识图谱的方法;第二个问题是,传统知识图谱主要包含大量事实知识,如苹果公司和英特尔公司之间的产品关联,知识图谱主要用于展示事实知识,但仅关注事实知识抽...
多模态结构化信息提取目标:让计算机自动生成一种语义化的图结构(称为 scene graph,场景图)图像场景图提取视频场景图提取14HARBININSTITUTEOFTECHNOLOGY 多模态知识图谱构建姜糖水可以治疗由风寒导致的感冒。中美科研团队在最新一期《细胞》杂志撰文称,他们制造出首个由人类细胞和猴子细胞共同组成的胚胎,这些嵌合体有助科学...
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。
多模态知识图谱的构建 数据收集:收集多模态数据,包括文本、图像、音频等不同形式的数据。可以从开放数据集、网络爬取或其他来源获取数据。 数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括文本分词、图像处理、音频特征提取等。确保不同模态数据的格式统一,并将其转换为可用于图谱构建的形式。
1/1多模态知识图谱构建第一部分多模态知识图谱的概念与背景 2第二部分多模态数据源及其重要性 4第三部分跨模态数据融合技术综述 7第四部分多模态数据表示方法探讨 10第五部分多模态知识图谱的应用领域 13第六部分语音与图像融合在知识图谱中的应用 15第七部分文本与图像融合在知识图谱中的应用 18第八部分知识图谱...
因此,构建一个多模态知识图谱成为当前研究领域的热点之一。 首先,多模态知识图谱能够有效地整合不同来源的异构信息,通过关联多个模态的数据,可以更全面地理解实体之间的关系和场景,从而提供更加丰富和准确的信息支持。例如,在智能问答系统中,一个关于某个事件的描述可能包括文字描述、图片展示、视频演示等多种形式的内容...
graphRAG构建知识图谱: 实体识别和关系抽取 可以使用传统的NLP 也可使用LLM graphRAG检索知识图谱: 传统方式: 根据query查询子图 缺点: 只限于原材料中有的内容 微软的方案: 对知识图谱生成总结 聚类成子图, 每一类子图也生成总结 优点: 对原材料生成总结(原材料没有的) ...
1月18日,CCF TF第99期“AIGC时代的多模态知识图谱构建与应用”以线上会议形式成功举办。本次活动由CCF TF知识图谱SIG策划呈现,邀请了阿里、蚂蚁等互联网企业的代表,以及来自哈尔滨工业大学的研究人员,一起围绕AIGC时代多模态知识图谱构建与应用这个话题,...