简单来说,这种图谱可以分为四层:第一层是传统的实体层,这是必不可少的一层;第二层是关系层,对传统知识图谱做了一些改变,传统知识图谱中用来描述关系的是边,而这里为了更清楚地描述实体间的关系,将边转变成了节点;第三层是条件层,由一系列元组组成,用来描述事实元组和对应条件性元组之间的关系,图中使用蓝色虚线...
简单来说,这种图谱可以分为四层:第一层是传统的实体层,这是必不可少的一层;第二层是关系层,对传统知识图谱做了一些改变,传统知识图谱中用来描述关系的是边,而这里为了更清楚地描述实体间的关系,将边转变成了节点;第三层是条件层,由一系列元组组成,用来描述事实元组和对应条件性元组之间的关系,图中使用蓝色虚线...
多模态知识图谱的应用场景十分广泛,首先一个完备的多模态知识图谱会极大地帮助现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展,同时对于跨领域的融合研究也会有极大的帮助,多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的,但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的,所以多种模态数据的融合有利于推进语言表示等模型的发展,对于...
多模态知识图谱的应用场景十分广泛,首先一个完备的多模态知识图谱会极大地帮助现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展,同时对于跨领域的融合研究也会有极大的帮助,多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的,但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的,所以多种模态数据的融合有利于推进语言表示等模型的发展,对于...
1.知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到,知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据,也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
二、多模态知识图谱(Multi-modal Knowledge Graphs) 2.1 MMKG资源 (MMKG Resources) 公开的MMKGs (Public MMKGs) MMKG构建方法 (MMKG Construction Methods) 2.2 MMKG获取 (MMKG Acquisition) 多模态命名实体识别 (Multi-modal Named Entity Recognition)
基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 1. 背景 中国有句古话:“民以食为天”。对食物的分析和理解,特别是识别菜肴的食材,在健康管理、卡路里计算、烹饪艺术、食物搜索等领域具有重要意义。但是,算法技术尽管在目标检测[1]-[3]、通用场景理解[4][5]和跨模态检索[6]-[8]方面取得了很大进展,却没有在食物相关的...
多模态知识图谱补全(MMKGC)旨在通过对实体的三元组结构和多模态信息进行协同建模,从给定的多模态知识图谱中自动发现未观察到的事实知识。然而,现实世界中的多模态知识图谱补全任务,因其多样性和不平衡性而面临挑战,这意味着模态信息不仅涵盖了多样化的类型(如图像、文本、数字、音频、视频),并且这些模态信息在实体间的...
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。
多模态知识图谱的应用场景十分广泛,首先一个完备的多模态知识图谱会极大地帮助现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展,同时对于跨领域的融合研究也会有极大的帮助,多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的,但是相同实体的不同模态数据在高层语义上是统一的,所以多种模态数据的融合有利于推进语言表示等模型的发展,对于...