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...
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...
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...
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。
多模态统一知识图构建 在第一阶段之后,我们提出的 Docs2KG 将解析的信息统一为包含结构(层次和空间)和语义信息的多模态知识图谱。 我们将多模式知识图谱的关系分为两种主要类型:模式内关系和模式间关系(布局知识图谱和语义知识图谱)。 模内关系构建:模态内关系包括标题级别和段落级别的结构关系以及句子级别的语义关系。
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。
一、基本构建步骤:1. 数据收集:收集包含文本、图像、音频等多种模态的数据,并确保数据具有足够的丰富...
金融界2024年2月1日消息,据国家知识产权局公告,腾讯科技(深圳)有限公司取得一项名为“多模态知识图谱构建方法、装置、服务器以及存储介质“,授权公告号CN110472107B,申请日期为2019年8月。 专…
多模态知识图谱(MMKGs)是一种结构化的知识表示方式,它通过将复杂的世界知识以结构化三元组的形式(头...