MMKG是一个融合有实体的结构化属性、数值特征(如实体坐标位置)和对应图像三种要素的多模态知识图谱。MMKG从三个典型的知识图谱出发构建,它选择在知识图谱补全文献中广泛使用的数据集FREEBASE-15K(FB15K)作为创建多模态知识图谱的起点,同时创建了基于DBpedia和YAGO的版本,称为DBpedia-15K(DB15K)和YAGO15K,并且将FB15K...
1 多模态知识图谱 随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为人工智能领域的知识支柱，以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。近年来，知识图谱在语义搜索、问答、知识管理等领域得到了广泛的应用。多模态知识图谱与传统知识图谱的主要区别是，传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和关系，而...
多模态知识图谱与传统知识图谱的主要区别是,传统知识图谱主要集中研究文本和数据库的实体和关系,而多模态知识图谱则在传统知识图谱的基础上,构建了多种模态(例如视觉模态)下的实体,以及多种模态实体间的多模态语义关系。当前典型的多模态知识图谱有DBpedia、Wikidata、IMGpedia和MMKG。 多模态知识图谱的应用场景十分广泛,...
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...
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...
多模态知识图谱是指利用多种模态(如文本、图像、视频等)信息对实体、关系及事件进行建模的知识图谱。与传统的单一模态知识图谱相比,多模态知识图谱具有更强的知识整合能力和更丰富的信息表达形式。它能够从多个维度捕捉和描述现实世界中的复杂现象,为机器提供更加全面、深入的理解能力。 1.2 应用领域 多模态知识图谱广泛...
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...
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...
graphRAG构建知识图谱: 实体识别和关系抽取 可以使用传统的NLP 也可使用LLM graphRAG检索知识图谱: 传统方式: 根据query查询子图 缺点: 只限于原材料中有的内容 微软的方案: 对知识图谱生成总结 聚类成子图, 每一类子图也生成总结 优点: 对原材料生成总结(原材料没有的) ...