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题名多模态知识图谱表示学习综述
被引量：15
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作者
王春雷
王肖
刘凯
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机构
上海大学人工智能研究院
上海人工智能实验室
上海大学计算机工程与科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期1-15,共15页
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基金
国家杰出青年科学基金资助项目(62225308)。
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文摘
在综合对比传统知识图谱表示学习模型优缺点以及适用任务后,发现传统的单一模态知识图谱无法很好地表示知识。因此,如何利用文本、图片、视频、音频等多模态数据进行知识图谱表示学习成为一个重要的研究方向。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效果,并对未来的研究工作进行了展望。
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关键词
多模态知识图谱
表示学习
多模态融合
知识图谱补全
多模态生成
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Keywords
multimodal knowledge graph
representation learning
multimodal fusion
knowledge graph completion
multimodal generation
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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