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...
实验部分,论文采用了三个MMKG基准数据集DB15K, MKG-W和MKG-Y来进行连接预测的实验,同时选取了19个不同的知识图谱补全方法(含单模态方法、多模态方法、负采样方法等三类)。主要的实验结果如下: 从实验结果中可以看到本论文提出的方法相比于基线模型有非常大的提升,在MRR和Hit@1等指标上分别提升了6%和8%,同时实验...
多模态关系抽取 (Multi-modal Relation Extraction) 多模态事件抽取 (Multi-modal Event Extraction) 2.3 MMKG融合 (MMKG Fusion) 多模态实体对齐 (Multi-modal Entity Alignment) 多模态实体链接与消歧 (Multi-modal Entity Linking & Disambiguation) 2.4 MMKG推理 (MMKG Inference) 多模态知识图谱补全 (Multi-modal ...
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...
之前没有基于知识图谱进行多模态类比推理的工作; 少有研究讨论类比推理中的example和query-answer pair之间的关系。 因此这篇论文提出了基于知识图谱的多模态类比推理任务,构建了多模态类比推理数据集MARS和多模态知识图谱MarKG,除了利用传统方法在MARS数据集上进行了实验,还提出了一个全新的多模态类比推理模型MarT(其实...
【多模态+大模型+知识图谱】2024完整版:这绝对是B站最全的教程,论文创新点终于解决了!——人工智能/深度学习/aigc/计算机视觉 深度学习神经网络 2424 3 3:40:06 Neo4j 医药问答系统知识图谱实战(原理+Neo4j数据库+模型实战) AI技术星球 1363 21 09:08 【官方来源】看看neo4j官方如何使用大模型构建知识...
主要是对于知识图谱与知识图谱嵌入技术开了个头,方便之后对于代码思想以及相关论文的讲解。有问题或者对下期视频有什么期待的话可以在评论中告诉我哟~ 谢谢大家阅读全文 赞同641 条评论 分享收藏喜欢 举报 CCKS 2022 评测任务浅析:多模态知识图谱链接预测 Akiko Whatever. 前段时间在阿里云...
基于第一实体节点的第一特征表示以及第二实体节点的第二特征表示之间的相似度,得到对齐后的目标知识图谱。通过以上方式,能够有选择地引入视觉信息,增强多模态知识图谱的对齐效果。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。本文源自:金融界 作者:情报员 ...
通过以上方式,能够有选择地引入视觉信息,增强多模态知识图谱的对齐效果。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
1.3 进行目标检测,提取类别特征。 潜在问题:提取的信息有冗余和噪音,对下游任务有益的视觉信息没有被有效提取,和对应的文本信息有语义鸿沟,不好做视觉-文本对齐等。 文本一般会用BERT或者做初始化,大规模训练集会从头开始训练。 特征提取后,一般是直接,进入; ...