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) 缺点: token耗费量大...
其包括以下步骤:数据采集;构建领域事件本体库;多模态事件触发词提取;事件要素提取;多模态事件关系提取;基于事件本体库事件共指消歧,合并相同的子事件,构成多模态事件子图;合并子图谱得到领域多模态事件知识图谱。本发明方法可提高数据的获取质量和获取效率,减少人力成本,降低构建知识图谱的复杂性,并提升构建知识图谱的质量...
分类号:TP311密级:公开单位代码:11407学号:018765北方民族大学专业学位论文多模态领域知识图谱构建方法及应用研究ResearchonConstructionMethodandApplicationofMulti-modalDomainKnowledgeGraph学位申请人:刘昱然指导教师:王海荣副教授邹新德高级工程师申请的学位门
本发明公开的一种多模态知识图谱构建方法,涉及大数据领域知识工程技术,本发明通过下述技术方案予以实现:首先基于多模态数据特征表示模型提取多模态数据语义特征,构建基于预训练模型的文本,图像,音视频等数据特征提取模型,分别完成单模态数据语义特征提取;其次,基于无监督图,属性图,异构图嵌入等方式,将不同类型数据投射到...
中科软取得一种面向急危重症的多模态知识图谱构建方法专利 金融界2024年12月7日消息，国家知识产权局信息显示，中科软科技股份有限公司取得一项名为“一种面向急危重症的多模态知识图谱构建方法”的专利，授权公告号 CN 118761464 B，申请日期为 2024 年 9 月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
专利摘要:本发明涉及数字医疗技术领域,具体公开了一种面向急危重症的多模态知识图谱构建方法,包括:步骤S1,获取医疗数据,并从医疗数据中提取医疗实体和医疗实体之间的关系,根据医疗实体和医疗实体之间的关系构建第一图谱;步骤S2,基于第一图谱,将医疗实体和医疗实体之间的关系与对应的图像数据和文字数据关联,构建第二图谱...
本发明公开了一种持续多模态知识图谱的构建方法,包括以下步骤:构建任务样本对,每个任务样本对包括图像分块形成的图像块序列、图像对应的文本描述对应的词序列;构建视觉编码器和文本编码器,基于视觉编码器和文本编码器的后几层中进行模态交互并基于注意力蒸馏机制构建蒸馏损失,同时基于视觉编码器和文本编码器的输出构建多...
本发明公开了多模态知识图谱构建方法、系统、存储介质及电子设备,其中方法包括以下步骤:将收集到的工程领域原始数据预处理为结构化的内容协作数据,通过内容协作数据的实体、属性及实体间的关系获得知识图谱显性网络;将所述知识图谱显性网络存储于数据库中,挖掘数据之间的显性关系及隐形关系,并通过可视化工具建立工程领域知识...
一种基于多模态旅游大数据的知识图谱构建方法,从多模态的旅游数据抽取实体和实体间的关系,首先进行数据获取,从旅游垂直网站获取半结构化城市、景点数据,以及非结构化的游记数据,从视频网站获取非结构化的旅游视频;然后进行数据预处理,对游记文本数据进行文本分析,对游记图片数据进行物体识别,对视频数据进行物体跟踪和场景...
7.综上所述,知识图谱构建的研究热点主要还是集中在领域多模态事件知识图谱构建上,针对多模态事件图谱的构建方法是亟待解决的问题。 技术实现要素: 8.有鉴于此,本发明提供一种多模态事件知识图谱构建方法,其通过提取多模态事件触发词、事件要素、事件关系构成子事件知识图谱,并利用事件本体合并共指事件,构成多模态领域事...