知识图谱遇见多模态学习:综述论文题目:Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey 论文链接:http://arxiv.org/abs/2402.05391 项目地址:https://github.com/zjukg/KG-MM-Survey 备…
多模态知识图谱构建过程包括,输入:一个SKG和大量的图像模态数据;过程:通过将SKG中实体/概念、事件、事件元素、关系等符号与对应图像数据中的具体视觉对象进行关联;输出:包含符号模态与图片模态数据的MMKG。根据构建过程中SKG和图像模态数据,谁占主导地位,将多模态知识图谱构建过程分类两种策略:给图像打标签策略(从图像到...
实现多模态的知识图谱(MMKG)的是实现人机智能的必然关键步骤。 本文首先给出了 MMKG 的定义,其次是多模态任务和技术的初步介绍。 然后,我们分别系统地回顾了 MMKG 的构建和应用所面临的挑战、进展和机遇,并详细分析了不同解决方案的优缺点。 一、介绍 知识图谱本质上是一个以实体、概念作为节点,以它们之间的各种...
MMKG的应用也可以大致分为两类,一类是In-MMKG应用,目的是解决MMKG本身的质量或集成问题;另一类是 Out-of-MMKG应用,作者指的是如果将MMKG应用到一般的多模态任务中。 多模态知识图谱的好处 MMKG提供了足够的背景知识来丰富实体和概念的表示,特别是对于长尾问题,引入辅助的...
多模态知识图谱构建与应用研究综述随着技术的快速发展,知识图谱作为一种有效的知识表示和组织方式,已经在多个领域得到了广泛的应用。然而,单一模态的知识图谱已经无法满足复杂多变的应用需求,因此,多模态知识图谱的构建与应用逐渐成为了研究热点。本文将介绍多模态知识图谱的构建和应用,为相关领域的研究人员提供全面的综述和...
多模态知识图谱表示学习方法旨在学习将多模态数据映射到低维度的表示空间中,保留数据的关联和语义信息。其中,主要包括以下几种方法: 1.融合模型 融合模型是最常见的多模态知识图谱表示学习方法之一。该方法通过将多模态数据转化为统一的表示空间,并进行融合,以实现跨模态数据的相互影响和交互。常见的融合模型包括Tensor ...
针对这个问题,多模态知识图谱表示进修应运而生。本文将对多模态知识图谱表示进修的探究现状、方法和应用进行综述,以期为相关领域的探究者提供参考和启发。 一、引言 知识图谱是一种以图的形式表达的知识库,其中知识以实体、干系和属性的形式存储。传统的知识图谱以基于文本的方式进行构建和表示,通过对文本进行实体抽取...
同时,详细分析了常用的多模态知识图谱数据集,为相关研究人员提供数据支持。在此基础上,进一步讨论了文本、图片、视频、音频等多模态融合下的知识图谱表示学习模型,并对其中各种模型进行了总结和比较。最后,总结了多模态知识图谱表示学习如何改善经典应用,包括知识图谱补全、问答系统、多模态生成和推荐系统在实际应用中的...
首先对多模态知识图谱价值及类别进行了详细地分析与阐述,根据多模态知识图谱构建中融合方法的不同,从多源异构数据文本转换,表示学习,实体对齐,特征抽取方面进行对比和总结,重点对跨模态知识图谱融合技术分类叙述.最后对多模态知识图谱的应用进展进行了分析,并探讨了多模态知识图谱的局限性,提出了多模态知识图谱领域今后的...
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...