其中全局模态整合(GMI)强调每个多模态实体对的全局对齐,其中实体的多模态嵌入首先被连接,然后使用可学习的全局权重进行对齐,从而使模型能够自适应地学习跨越两个 MMKG的每种模态的相对质量。 实体级模态对齐旨在执行实例级模态加权和对齐,利用对齐种子(seed alignment)的最小跨知识图谱置信度度量来约束模态对齐目标。这允...
知识图谱的多模态化是实现人机智能的必然步骤。这一努力的结果是多模态知识图(MMKGs)。在本研究中,我们首先给出了由文本和图像构成的多模态任务的定义,然后对多模态任务和技术进行了初步探讨。然后,我们系统地回顾了MMKG在构建和应用方面所面临的挑战、进展和机遇,并详细分析了不同解决方案的优势和劣势。我们通过与M...
在该综述中,作者重点分析了近三年(2020-2023)超过300篇文章,聚焦于两个主要方向:一是知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM),探讨知识图谱如何支持多模态任务;二是多模态知识图谱(MM4KG),研究如何将知识图谱扩展到多模态知识图谱领域。作者从定义KGs和MMKGs的基本概念入手,继而探讨它们的构建和演化,涵盖知识图谱感知的多...
在这种情况下,ImageBind 一共需要 (模态数-1)个数的配对数据,而且需要更新 (模态数-1)个模态的编码器来构建多模态系统。 BioBridge 本文提出用知识图谱(KG)来作为多模态数据源,从而将独立训练的单模态基础模型桥接(Bridge)成一个能够处理多种数据模态的系统(Multimodal FM)。 单模态的数据往往比多模态数据的数量...
的多模态邻居实体信息汇总到实体hnh表示直接连接到h的三元组的集合集合了邻居实体信息是每个三重表示形式的线性组合计算公式为其中ehrt是每个三元组hrt的嵌入而hrt是每个三元组ehrt的注意力得分 论文浅尝-CIKM2020用于推荐系统的多模态知识图谱 论文笔记整理:王琰,东南大学硕士。 来源:CIKM 2020 链接:/10.1145/...
摘要:当前,以GPT-4为代表的多模态大模型正在促进通用人工智能向多模态融合的方向发展。受益于多模态思维链、涌现能力和提示工程等应用技术,学科知识图谱能够更好地形成一种将抽象的符号概念和多模态的数据加以关联的智能扩展范式,有效解决现有图谱...
知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM),探讨知识图谱如何支持多模态任务;二是多模态知识图谱 本文还强调了研究重点,提供了任务定义、评估基准,并概述了基本见解。通过讨论当前面临的挑战和评估新兴研究趋势,如大型语言模型和多模态预训练策略的进展,本调研旨在为KG与多模态学习领域的研究人员提供一个全面的参考框架,以及对该...
为了解决推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题,研究人员通过利用有价值的外部知识作为辅助信息,提出了基于知识图(KGs)的推荐。但是,以往大多数工作都忽略了多模态知识图谱(MMKG)中的各种数据类型(例如,文本和图像)。因此作者提出了多模态知识图谱注意力网络(MKGAT),以通过利用多模态知识来提高推荐系统的推荐效果。
论文:https://arxiv.org/pdf/1910.08288.pdf目前用知识图谱做推荐系统的大致步骤比较明确,基本上是两步: 节点embedding 下游推荐任务 这里的AKGE也不例外,与其他的算法(KGCN、KGAT… 阅读全文 多模态预训练 | ERNIE-ViL: Knowledge Enhanced Vision-Language Representations through Scene Graphs ...
——多模态知识图谱举例 ——在电影评分、外卖点评方面的数据集 用到MKG Multimodal Knowledge Graph相关模型后,推荐效果显著提升的百分比 ——模型认为哪些实体对于模型影响更大?可以看到紫色(多模态实体)相比绿色(普通实体)影响因子是其10倍编辑于 2023-01-17 20:58・IP 属地浙江 ...