多模态知识图谱补全(MMKGC)通过将实体的结构、视觉和文本信息纳入知识图谱的表示学习模型中,来预测多模态知识图谱中缺失的三元组。在这个过程中,来自不同模态的信息将共同用于度量一个三元组的合理性。现有的MMKGC方法往往默认MMKG上的模态信息是完整的,或者采用简单的方法完成缺失模态信息的补全,忽视了实体之间模态信息...
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...
目前的多模态知识图谱补全（MMKGC）方法通常使用预训练模型生成单一的模态信息嵌入，并通过融合和预测模块...
多模态知识图谱完成 原文:Embedding Multimodal Relational Data for Knowledge Base Completion作者:Pouya Pezeshkpour Liyan Che… 阅读全文 赞同 12 3 条评论 分享 收藏 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境...
多模态知识图谱(MMKG)存储了包含有丰富的多模态描述信息的、结构化的世界知识。为了克服其固有的不完整性,多模态知识图谱补全(MMKGC)希望利用三元组的结构信息及实体的多模态信息,从给定的MMKG中发掘未观察到的信息。由于知识图谱的固有不完整性,现有的MMKGC方法通常使用预训练模型提取多模态特征,并通过融合模块整合这...
多模态知识图谱(MMKG)存储了包含有丰富的多模态描述信息的、结构化的世界知识。为了克服其固有的不完整性,多模态知识图谱补全(MMKGC)希望利用三元组的结构信息及实体的多模态信息,从给定的MMKG中发掘未观察到的信息。由于知识图谱的固有不完整性,现有的MMKGC方法通常使用预训练模型提取多模态特征,并通过融合模块整合这...
多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备专利信息由爱企查专利频道提供,多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备说明:本公开提供了多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备,涉及涉及数据处理技术领域,尤其涉及深度学...专利查询请上爱企查
1.一种关键信息挖掘的多模态企业知识图谱补全方法,其特征在于,包括如下步骤:利用图注意力网络GATs对预先创建的企业知识图谱进行嵌入表示,以将每个实体映射到一个低维向量空间,以获得企业知识图谱特征嵌入;获取舆情图像,提取所述舆情图像中包含的关键对象信息,以获得视觉特征嵌入;获取舆情文本,利用文本嵌入模型对所述舆情...
2.相关技术中,一般利用知识图谱中的结构信息对知识图谱进行补全,或基于文本/图片信息加强实体的表征,从而对知识图谱进行补全,这种补全方法对多模态信息挖掘不足,可能导致关系缺失性的问题,使得补全知识图谱的准确性不高,因此,如何充分利用多模态信息,提升知识图谱补全的准确性,已经成为重要的研究方向之一。
1.本发明属于数据处理技术领域,具体涉及一种融合多模态内容的知识图谱补全方法。 背景技术: 2.现有的大规模知识图(knowledge graphs,kgs)已经在下游应用中显示出有效性,例如问答和对话系统。在各个领域,知识图谱有效反映实体之间的相关关系,有助于提高整体下游任务效率。然而,知识图谱,受保密性等条件制约,很多事后远远...