水利多领域知识图谱关联融合方法研究 被引量：2

1

作者 朱浩 赵红莉 +3 位作者 段浩 甘甜 李豪 周逸凡 《人民黄河》 北大核心 2025年第3期123-129,134,共8页

多领域知识图谱关联融合是实现知识共享、支撑跨领域知识综合分析和方案决策的重要基础。基于水利多业务领域本体在术语、结构、概念上的异构特点,提出一种基于多策略的跨领域知识图谱关联融合方法,包括:结合多维相似度计算方法与领域规... 多领域知识图谱关联融合是实现知识共享、支撑跨领域知识综合分析和方案决策的重要基础。基于水利多业务领域本体在术语、结构、概念上的异构特点,提出一种基于多策略的跨领域知识图谱关联融合方法,包括:结合多维相似度计算方法与领域规则,进行等价和同形异义关系判定;利用领域规则,进行上下义和部分关系判定;根据判定结果,合并等价节点,保留同形异义节点,新增上下义和部分关联。以防洪与供水2个业务领域的知识图谱为例,进行跨领域知识图谱关联融合方法的应用。应用情况表明:该方法能较好满足水利专业跨领域知识关联融合的要求,可实现跨领域知识图谱的自动关联匹配,融合后的图谱可为更大范围的知识关联应用提供支撑。 展开更多

关键词 水利 多领域 知识图谱 关联融合 本体异构 等价

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多模态特征增强的双层融合知识推理方法 被引量：1

2

作者 荆博祥 王海荣 +1 位作者 王彤 杨振业 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期406-416,共11页

现有的多模态知识推理方法大多采用拼接或注意力的方式,将预训练模型提取到的多模态特征直接进行融合,往往忽略了不同模态之间的异构性和交互的复杂性。为此,提出了一种多模态特征增强的双层融合知识推理方法。结构信息嵌入模块采用自... 现有的多模态知识推理方法大多采用拼接或注意力的方式,将预训练模型提取到的多模态特征直接进行融合,往往忽略了不同模态之间的异构性和交互的复杂性。为此,提出了一种多模态特征增强的双层融合知识推理方法。结构信息嵌入模块采用自适应图注意力机制筛选并聚合关键的邻居信息,用来增强实体和关系嵌入的语义表达;多模态嵌入信息模块使用不同的注意力机制关注不同模态数据的独有特征,以及多模态数据间的共性特征,利用共性特征的互补信息进行模态交互,以减少模态间异构性差异;多模态特征融合模块采用将低秩多模态特征融合和决策融合相结合的双层融合策略,实现了多模态数据在模态间和模态内的动态复杂交互,并综合考虑每种模态在推理中的贡献度,得到更全面的预测结果。为了验证方法的有效性,分别在FB15K-237、DB15K和YAGO15K数据集上进行了实验。结果表明:该方法相比多模态推理方法,在FB15K-237数据集上MRR和Hits@1分别平均提升3.6%和2.2%;相比单模态推理方法,MRR和Hits@1分别平均提升13.7%和14.6%。 展开更多

关键词 多模态知识图谱 链接预测 知识推理 多模态特征融合

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融合路径与子图特征的知识图谱多跳推理模型 被引量：1

3

作者 李瑞 李贯峰 +1 位作者 胡德洲 高文馨 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期32-39,共8页

针对知识推理模型在捕获实体之间的复杂语义特征方面难以捕捉多层次语义信息,同时未考虑单一路径的可解释性对正确答案的影响权重不同等问题,提出一种融合路径与子图特征的知识图谱(KG)多跳推理模型PSHAM(Hierarchical Attention Model ... 针对知识推理模型在捕获实体之间的复杂语义特征方面难以捕捉多层次语义信息,同时未考虑单一路径的可解释性对正确答案的影响权重不同等问题,提出一种融合路径与子图特征的知识图谱(KG)多跳推理模型PSHAM(Hierarchical Attention Model fusing Path-Subgraph features)。PS-HAM将实体邻域信息与连接路径信息进行融合,并针对不同路径探索多粒度的特征。首先,使用路径级特征提取模块提取每个实体对之间的连接路径,并采用分层注意力机制捕获不同粒度的信息,且将这些信息作为路径级的表示;其次,使用子图特征提取模块通过关系图卷积网络(RGCN)聚合实体的邻域信息;最后,使用路径-子图特征融合模块对路径级与子图级特征向量进行融合,以实现融合推理。在两个公开数据集上进行实验的结果表明,PS-HAM在指标平均倒数秩(MRR)和Hit@k(k=1,3,10)上的性能均存在有效提升。对于指标MRR,与MemoryPath模型相比,PS-HAM在FB15k-237和WN18RR数据集上分别提升了1.5和1.2个百分点。同时,对子图跳数进行的参数验证的结果表明,PS-HAM在两个数据集上都在子图跳数在3时推理效果达到最佳。 展开更多

关键词 知识图谱 多跳推理 子图特征 路径提取 特征融合

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面向低空智联网的多维信息统一表征技术综述 被引量：1

4

作者 董超 崔灿 +3 位作者 贾子晔 朱奕安 张磊 吴启晖 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1215-1229,共15页

作为新质生产力的低空智联网(LAIN),通过构建多种应用场景下的3维网络体系,可协助实现泛在覆盖和万物互联的美好愿景。然而,随着LAIN的快速发展,在数据采集和利用过程中,分布式飞行器和地面设备在运营过程中所产生的数据来源广泛、格式... 作为新质生产力的低空智联网(LAIN),通过构建多种应用场景下的3维网络体系,可协助实现泛在覆盖和万物互联的美好愿景。然而,随着LAIN的快速发展,在数据采集和利用过程中,分布式飞行器和地面设备在运营过程中所产生的数据来源广泛、格式各异,但由于尚未形成对数据的统一表征标准,极大地限制了LAIN中信息共享和有效利用。因此,该文首先总结了当前国内外相关研究现状,分析了LAIN下潜在的异构数据类型,指明其主要特征和应用场景;然后,设计了LAIN数据集成与融合的示范平台;其次,剖析了实现LAIN下多维异构信息统一表征所面临的挑战;进而,基于数据融合技术、时空栅格化技术、多模态协同推理以及知识图谱,提出潜在的融合与集成表征方法,构建统一的知识表征模型框架,以期实现不同信息源数据的语义对齐和集成;最后,对所述内容进行总结,并展望了未来的研究方向,旨在为LAIN的进一步发展提供理论基础和技术支持,推动LAIN信息资源的高效利用和智能化发展。 展开更多

关键词 低空智联网 信息融合 统一表征 多模态技术 知识图谱

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时序知识图谱构建关键技术及研究进展

5

作者 曾朝晖 杨阳 +3 位作者 陈晓方 桂卫华 阳春华 彭郅荣 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期865-874,共10页

近年来,时序知识图谱受到国内外研究人员的广泛关注,成为研究热点.区别于传统知识图谱,时序知识图谱嵌入了时序信息,能够表示时序关系和因果关系,描述关系变化规律和事件演化模式,可成为能感知时间信息和因果律的知识库.本文对时序知识... 近年来,时序知识图谱受到国内外研究人员的广泛关注,成为研究热点.区别于传统知识图谱,时序知识图谱嵌入了时序信息,能够表示时序关系和因果关系,描述关系变化规律和事件演化模式,可成为能感知时间信息和因果律的知识库.本文对时序知识图谱构建技术进行综述.首先,本文介绍了时序知识图谱的定义和构建流程;其次,梳理了时序知识图谱构建过程中时序知识抽取、时序知识嵌入、时序逻辑推理等关键技术的研究进展,分析其发展状况并指出优缺点;最后,给出面向多级决策的铝电解氧化铝浓度多粒度知识图谱构建与应用案例,对时序知识图谱在流程工业领域的应用前景进行了展望. 展开更多

关键词 时序知识图谱 时序知识抽取 时序知识嵌入 时序逻辑推理 多粒度 深度学习

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基于虚拟邻域聚合和属性嵌入的实体对齐方法

6

作者 冯晓慧 张晓滨 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期698-704,共7页

为增强对新实体的泛化能力,提高实体对齐的效果,构建一种基于多跳虚拟邻域聚合和属性嵌入的实体对齐模型。利用随机游走的方式构建虚拟邻域,使用门控单元对中心实体的虚拟邻域信息进行聚合;对于属性三元组生成抽象属性三元组,通过预测... 为增强对新实体的泛化能力,提高实体对齐的效果,构建一种基于多跳虚拟邻域聚合和属性嵌入的实体对齐模型。利用随机游走的方式构建虚拟邻域,使用门控单元对中心实体的虚拟邻域信息进行聚合;对于属性三元组生成抽象属性三元组,通过预测指定属性的相关属性进行属性嵌入;引入关系损失,通过排序得到实体对齐的结果。在公开数据集上的实验结果表明,该模型的Hits@1提升0.1~0.3、Hits@10提升0.04~0.2、MRR提升0.02~0.3,验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 知识图谱 实体对齐 虚拟邻居 邻域聚合 属性嵌入 知识图谱融合 知识表示学习

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基于“图像-文本”间关联增强的多模态猪病知识图谱融合方法

7

作者 蒋婷婷 徐澳 +3 位作者 吴飞飞 杨帅 何进 辜丽川 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期56-64,共9页

传统的猪病防治主要依赖于人工经验,很可能因为人工疏忽存在疾病漏诊。为此,构建一个多模态猪病知识图谱,帮助管理者更好地理解猪只间的关联关系,为后续有效识别潜在的疾病传播路径和异常情况提供良好的数据基础。首先,从不同来源获取... 传统的猪病防治主要依赖于人工经验,很可能因为人工疏忽存在疾病漏诊。为此,构建一个多模态猪病知识图谱,帮助管理者更好地理解猪只间的关联关系,为后续有效识别潜在的疾病传播路径和异常情况提供良好的数据基础。首先,从不同来源获取猪病数据,经过知识抽取以及图像匹配后初步构建两个多模态猪病知识图谱;其次,提出基于“图像-文本”间关联增强的多模态融合方法,利用多头注意力机制学习图像与文本之间的语义关联,通过减少猪病视觉模态模糊问题带来的负面作用,以增强猪病实体的向量表征;最后,基于对实体向量表征相似度的计算,融合两个多模态数据集中的猪病实体,以形成一个知识完备性更高的猪病知识图谱。实验表明,本文提出的多模态融合方法在猪病实体对齐任务上取得了优异的性能,相较于现有方法,对齐准确性(Hits@1)提升0.033,在通用数据集DBP_(ZH-EN)、DBP_(FR-EN)、DBP_(JA-EN)上进行实验验证,对齐准确性分别提升0.152、0.236、0.180,证明了该方法在多模态知识图谱融合方面的有效性。 展开更多

关键词 猪病 多模态知识图谱 多模态融合 实体对齐

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多级融合知识图谱补全模型

8

作者 叶志鸿 吴运兵 +1 位作者 戴思翀 曾智宏 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第3期724-737,共14页

知识图谱补全旨在通过预测缺失的三元组来扩展和完善知识图谱,多模态知识图谱补全融合了实体的本体信息,如实体描述、实体图像和实体属性,以获取更精确的实体表示。现有研究将不同模态投影到统一的空间中,以获取实体模态联合表示,再融... 知识图谱补全旨在通过预测缺失的三元组来扩展和完善知识图谱,多模态知识图谱补全融合了实体的本体信息,如实体描述、实体图像和实体属性,以获取更精确的实体表示。现有研究将不同模态投影到统一的空间中,以获取实体模态联合表示,再融合知识图谱结构信息作出预测。然而,现存方法融合多模态信息时难以捕捉实体背景知识的复杂交互,不可避免地存在信息丢失和特征提取能力不足的问题;同时过拟合及实体关系交互不足限制了二维卷积模型性能,导致难以融合知识图谱结构信息。因此,提出了多级融合知识图谱补全模型,从实体多模态信息融合与知识图谱结构信息融合两方面解决上述问题。为充分融合实体多模态信息,提出同时使用三种不同融合方法,以全面捕捉实体背景知识交互,并联合决策学习,旨在结合不同多模态融合方法提供的互补信息,以获取实体丰富多样的表示;为充分融合知识图谱结构信息,利用特征泛化来缓解二维卷积模型的过拟合问题,并结合特征重塑增强实体与关系间交互,以提升实体与关系间的上下文感知能力。实验结果表明,该模型在多个公开数据集上均取得较好性能。 展开更多

关键词 知识图谱补全 多模态融合 本体信息 结构信息 决策学习

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基于知识感知与交互的多视图蒸馏推荐算法

9

作者 张悦岚 苏静 +1 位作者 赵航宇 杨白利 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2211-2220,共10页

目前,基于协同过滤的图神经网络(GNN)推荐系统存在严重的数据稀疏和冷启动问题。很多相关算法引入项目的外部知识进行补充性扩展使这些问题得以缓解,然而这些算法忽略了稀疏协同信号和冗余补充内容直接结合所导致的信息利用严重不平衡... 目前,基于协同过滤的图神经网络(GNN)推荐系统存在严重的数据稀疏和冷启动问题。很多相关算法引入项目的外部知识进行补充性扩展使这些问题得以缓解,然而这些算法忽略了稀疏协同信号和冗余补充内容直接结合所导致的信息利用严重不平衡以及不同数据之间的共享传递问题。因此,设计一种基于知识感知与交互的多视图蒸馏推荐算法(MKDRec)。首先,针对协同数据的稀疏性,对交互图采用随机丢弃以增强形成的协同视图,再将该视图下的节点表征进行邻域对比学习;其次,关于知识冗余问题,对知识视图中的每种关系的边进行编码,并基于头尾实体和连接关系重构项目知识视图,使信息得到充分利用;最后,基于项目与实体间的等价关系构建具有远程连接的关联视图。至此,对3个视图以不同卷积聚合方式学习图节点表征来提取多种用户与项目的信息,并得出多个用户与项目的嵌入表示。此外,将两两视图的节点特征向量进行知识蒸馏融合以实现信息的共享和传递。MKDRec在数据集Book-Crossing、MovieLens-1M和Last. FM上的实验结果显示,相较于最好的基线方法结果,MKDRec的曲线下面积(AUC)分别提升了2.13%、1.07%和3.44%,而F1分数分别提升了3.56%、1.14%和4.46%。 展开更多

关键词 推荐算法 图神经网络 多视图融合 知识蒸馏 局部增强

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基于自适应融合技术的多模态实体对齐模型

10

作者 任楚岚 于振坤 +1 位作者 关超 井立志 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期100-105,共6页

多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决... 多模态实体对齐旨在识别由结构三元组和与实体相关的图像组成的不同的多模态知识图谱之间的等价实体。现有的多模态实体对齐的研究主要集中在多模态融合策略,忽略了模态缺失和不同模态难以融合的问题,未能充分利用多模态信息。为了解决上述问题,提出了MACEA模型,该模型使用多模态变分自编码方法主动补全缺失的模态信息,动态模态融合方法整合不同模态的信息并相互补充,模态间对比学习方法对模态间进行建模,这些方法有效解决了模态缺失与模态难以融合的问题。相比于当前基线模型,MACEA的hits@1和MRR指标分别提升了5.72%和6.78%,实验结果表明,该方法可以有效地识别出对齐实体对,具有较高的准确性和实用性。 展开更多

关键词 实体对齐 知识图谱 多模态 动态融合 模态缺失

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基于知识图谱的煤矿安全风险管控方法

11

作者 段瑞威 《工矿自动化》 北大核心 2025年第6期122-128,156,共8页

针对传统煤矿安全风险监测方法多源数据融合困难和实时预警能力差、在实时风险预警和动态响应方面表现欠佳的问题,提出了一种基于知识图谱的煤矿安全风险管控方法。煤矿安全风险管控知识图谱构建包含风险知识获取、动态隐患提取、风险... 针对传统煤矿安全风险监测方法多源数据融合困难和实时预警能力差、在实时风险预警和动态响应方面表现欠佳的问题,提出了一种基于知识图谱的煤矿安全风险管控方法。煤矿安全风险管控知识图谱构建包含风险知识获取、动态隐患提取、风险动态管控等关键环节。风险知识获取:通过多种标准化方法识别潜在风险,采用OWL等语言构建结构化本体模型,将风险点实例及属性录入企业风险知识图谱,形成语义网络,为智能化风险评估和精准管理奠定基础。动态隐患提取:将从不同数据源采集的多模态数据与知识图谱中的风险点实例进行实时关联,根据预设的算法和规则更新风险点的状态。风险动态管控:针对已识别的隐患,通过语义网络规则语言(SWRL)撰写的推理规则实现即时推理。实际应用结果表明,该方法可准确快速地识别生产环境中的潜在危险因素,有效提升风险识别与预警能力,为煤矿安全管理提供系统化支撑。 展开更多

关键词 煤矿安全风险管控 知识图谱 多源数据融合 风险知识获取 动态隐患提取 风险动态管控

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自适应特征融合的多模态实体对齐研究 被引量：9

12

作者 郭浩 李欣奕 +2 位作者 唐九阳 郭延明 赵翔 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期758-770,共13页

多模态数据间交互式任务的兴起对于综合利用不同模态的知识提出了更高的要求,因此融合不同模态知识的多模态知识图谱应运而生.然而,现有多模态知识图谱存在图谱知识不完整的问题,严重阻碍对信息的有效利用.缓解此问题的有效方法是通过... 多模态数据间交互式任务的兴起对于综合利用不同模态的知识提出了更高的要求,因此融合不同模态知识的多模态知识图谱应运而生.然而,现有多模态知识图谱存在图谱知识不完整的问题,严重阻碍对信息的有效利用.缓解此问题的有效方法是通过实体对齐进行知识图谱补全.当前多模态实体对齐方法以固定权重融合多种模态信息,在融合过程中忽略不同模态信息贡献的差异性.为解决上述问题,设计一套自适应特征融合机制,根据不同模态数据质量动态融合实体结构信息和视觉信息.此外,考虑到视觉信息质量不高、知识图谱之间的结构差异也影响实体对齐的效果,本文分别设计提升视觉信息有效利用率的视觉特征处理模块以及缓和结构差异性的三元组筛选模块.在多模态实体对齐任务上的实验结果表明,提出的多模态实体对齐方法的性能优于当前最好的方法. 展开更多

关键词 多模态知识图谱 实体对齐 预训练模型 特征融合

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基于知识图谱增强的领域多模态实体识别 被引量：3

13

作者 李华昱 张智康 +1 位作者 闫阳 岳阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期31-39,共9页

针对特定领域中文命名实体识别存在的局限性,提出一种利用学科图谱和图像提高实体识别准确率的模型,旨在利用领域图谱和图像提高计算机学科领域短文本中实体识别的准确率。使用基于BERT-BiLSTMAttention的模型提取文本特征,使用ResNet15... 针对特定领域中文命名实体识别存在的局限性,提出一种利用学科图谱和图像提高实体识别准确率的模型,旨在利用领域图谱和图像提高计算机学科领域短文本中实体识别的准确率。使用基于BERT-BiLSTMAttention的模型提取文本特征,使用ResNet152提取图像特征,并使用分词工具获得句子中的名词实体。通过BERT将名词实体与图谱节点进行特征嵌入,利用余弦相似度查找句子中的分词在学科图谱中最相似的节点,保留到该节点距离为1的邻居节点,生成最佳匹配子图,作为句子的语义补充。使用多层感知机(MLP)将文本、图像和子图3种特征映射到同一空间,并通过独特的门控机制实现文本和图像的细粒度跨模态特征融合。最后,通过交叉注意力机制将多模态特征与子图特征进行融合,输入解码器进行实体标记。在Twitter2015、Twitter2017和自建计算机学科数据集上同基线模型进行实验比较,结果显示,所提方法在领域数据集上的精确率、召回率和F1值分别可达88.56%、87.47%和88.01%,与最优基线模型相比,F1值提高了1.36个百分点,表明利用领域知识图谱能有效提升实体识别效果。 展开更多

关键词 命名实体识别 多模态 领域 知识图谱 跨模态特征融合 注意力机制

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面向方面情感分析的多通道增强图卷积网络 被引量：4

14

作者 韩虎 范雅婷 徐学锋 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1022-1032,共11页

传统的基于单通道的特征提取方式,仅使用单一的依赖关系捕获特征,忽略单词间的语义相似性与依赖关系类型信息。尽管基于图卷积网络进行方面情感分析的方法已经取得一定成效,但始终难以同时聚合节点的语义信息和句法结构特征,在整个迭代... 传统的基于单通道的特征提取方式,仅使用单一的依赖关系捕获特征,忽略单词间的语义相似性与依赖关系类型信息。尽管基于图卷积网络进行方面情感分析的方法已经取得一定成效,但始终难以同时聚合节点的语义信息和句法结构特征,在整个迭代训练过程中最初的语义特征会逐渐遗失,影响句子最终的情感分类效果。由于缺乏先验知识会导致模型对相关情感词的误解,因此需要引入外部知识来丰富文本信息。目前,如何利用图神经网络(GNN)融合句法和语义特征的方式仍值得深入研究。针对上述问题,该文提出一种多通道增强图卷积网络模型。首先,通过对情感知识和依赖类型增强的句法图进行图卷积操作,得到基于语法的两种表示,与经过多头注意力和图卷积学习到的语义表示进行融合,使多通道的特征能够互补学习。实验结果表明,在5个公开数据集上,准确率和宏F1值优于基准模型。由此可见,依赖类型和情感知识均对增强句法图有重要影响,表明融合语义信息与句法结构的有效性。 展开更多

关键词 方面情感分析 图卷积网络 情感知识 依赖关系嵌入 多头注意力

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融合知识和约束图的远程监督关系抽取方法 被引量：2

15

作者 刘琼昕 牛文涛 王佳升 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期731-739,共9页

远程监督关系抽取通过自动标注数据减少人工标注成本,但存在句子标签噪声和关系长尾分布两个问题.为解决上述问题,提出一种融合知识图中实体信息以及实体和关系间约束的关系抽取方法.该方法对目标实体和其邻居实体的属性进行编码,对目... 远程监督关系抽取通过自动标注数据减少人工标注成本,但存在句子标签噪声和关系长尾分布两个问题.为解决上述问题,提出一种融合知识图中实体信息以及实体和关系间约束的关系抽取方法.该方法对目标实体和其邻居实体的属性进行编码,对目标实体和邻居实体构成的邻居图进行编码,对实体类型和关系间约束进行编码,并通过多源融合注意力模块进行信息整合,构建关系抽取模型.该方法在NYT-10数据集上的AUC值为0.524,P@100值为94.8%,长尾指标Hits@K较之前最先进模型均有提升,取得了优异表现,表明该方法融合实体信息和约束信息解决远程监督关系抽取两个主要问题的有效性. 展开更多

关键词 远程监督关系抽取 知识上下文 约束图 多源融合注意力

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多源知识融合的方面级情感分析模型 被引量：1

16

作者 韩虎 郝俊 +1 位作者 张千锟 赵启涛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2688-2695,共8页

方面级情感分析(ABSA)是一项细粒度情感分析任务,其目的是针对评论语句中出现的特定方面给出对应的情感极性。现有的基于深度学习的ABSA方法大多侧重于评论语句语义和句法的挖掘,往往忽略了评论语句可能涉及的概念知识和情感程度信息。... 方面级情感分析(ABSA)是一项细粒度情感分析任务,其目的是针对评论语句中出现的特定方面给出对应的情感极性。现有的基于深度学习的ABSA方法大多侧重于评论语句语义和句法的挖掘,往往忽略了评论语句可能涉及的概念知识和情感程度信息。针对此问题,提出一种融合多源知识的神经网络模型,通过句法依赖揭示句子的结构框架、词共现捕捉单词之间的语义联系、情感网络和概念图谱的嵌入为模型提供情感和背景知识,共同实现评论语句上下文与评价方面的增强表示,并通过双交互注意力模式实现评论语句上下文与评价方面的协调优化。通过在4个公开数据集上的实验验证,该模型在ABSA任务中,准确率分别达到了75.00%、77.90%、81.55%、90.10%,与基准模型相比均有所提高。研究成果不仅验证了多源知识融合在ABSA任务中的有效性,也为未来的研究提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 方面级情感分析 图卷积网络 多源融合 知识图谱 交互注意力机制

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多模态知识图谱融合技术研究综述 被引量：17

17

作者 陈囿任 李勇 +1 位作者 温明 孙驰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期36-50,共15页

多模态知识图谱融合了视觉、文本等多种模态信息,并以图的形式展现知识结构。随着人工智能的发展,多模态知识图谱在推荐系统、智能问答和知识搜索等领域发挥了重要作用。与传统知识图谱相比,多模态知识图谱可以多维度理解和展现知识,有... 多模态知识图谱融合了视觉、文本等多种模态信息,并以图的形式展现知识结构。随着人工智能的发展,多模态知识图谱在推荐系统、智能问答和知识搜索等领域发挥了重要作用。与传统知识图谱相比,多模态知识图谱可以多维度理解和展现知识,有更好的表示和应用能力。为了深入研究多模态知识图谱,对多模态知识图谱价值及类别进行了详细的分析与阐述,根据多模态知识图谱构建中融合方法的不同,从多源异构数据文本转换、表示学习、实体对齐、特征抽取方面进行对比和总结,重点对跨模态知识图谱融合技术分类叙述。对多模态知识图谱的应用进展进行了分析,并探讨了多模态知识图谱的局限性,提出了多模态知识图谱领域今后的研究方向。 展开更多

关键词 多模态知识图谱 语言模型 融合技术 预训练技术

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基于超图嵌入的行车故障多元关系知识表示方法 被引量：2

18

作者 张飞 周彬 +1 位作者 鲍劲松 李心雨 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期445-459,共15页

鉴于常规知识图谱仅能处理二元关系,而故障知识包含大量“多现象—多原因—多方法”的多元耦合关系,强制转化将会破坏关系的完整性,造成严重的信息失真,为采用知识超图处理此类复杂多元关系以保证数据的完整性,设计了一种基于超图嵌入... 鉴于常规知识图谱仅能处理二元关系,而故障知识包含大量“多现象—多原因—多方法”的多元耦合关系,强制转化将会破坏关系的完整性,造成严重的信息失真,为采用知识超图处理此类复杂多元关系以保证数据的完整性,设计了一种基于超图嵌入的行车故障多元关系知识表示方法。通过梳理行车故障单中现象、原因、方法等数据之间的多元关联,构建适用于表征多元耦合关系的行车故障本体模型,以该本体模型为知识超图的模式层建立行车故障知识超图;基于BERT模型和超图卷积网络获取故障知识的嵌入向量表示,并实现了相似故障检索。最后,以上海某钢铁公司收集的行车故障调查单为实例,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 知识超图 多元耦合关系 知识表示 图嵌入算法 行车故障

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面向多模态知识图谱的实体对齐方法研究 被引量：1

19

作者 张艺玮 周乾 +1 位作者 陈伟 赵雷 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期1257-1263,共7页

实体对齐是构建知识图谱的重要环节,也是该领域的一个研究热点.现有实体对齐工作在包含文本、图片的多模态知识图谱数据集DB15K-FB15K和YAGO15K-FB15K上做了大量研究,但是它们仅局限于文本和图片两种模态,且在多模态知识融合方面的性能... 实体对齐是构建知识图谱的重要环节,也是该领域的一个研究热点.现有实体对齐工作在包含文本、图片的多模态知识图谱数据集DB15K-FB15K和YAGO15K-FB15K上做了大量研究,但是它们仅局限于文本和图片两种模态,且在多模态知识融合方面的性能并不显著.为弥补已有工作的不足,本文构建了一个包含文本、图片、视频的多模态知识图谱数据集Douban-Baidu,并提出了EA-MMKG模型来解决多模态知识图谱实体对齐问题.EA-MMKG包含两部分:多模态知识嵌入模块和多模态知识交互融合模块.具体来讲,多模态知识嵌入模块由关系三元组嵌入、图片嵌入、视频嵌入和属性三元组嵌入4个部分组成;多模态知识交互融合模块采用了基于注意力的融合机制来融合从文本、图片、视频3种模态中提取的特征信息,从而使得各模态之间的交互更加充分、融合效果更好,并最终提高多模态知识图谱实体对齐的性能.实验结果表明,EA-MMKG模型在Douban-Baidu数据集、DB15K-FB15K数据集和YAGO15K-FB15K数据集上的性能均优于现有的模型. 展开更多

关键词 多模态 实体对齐 多模态知识图谱嵌入 多模态融合

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基于时空知识关联性深度挖掘的频谱能量预测方法研究 被引量：1

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作者 郭兰图 刘玉超 +2 位作者 李雨倩 王美玉 韩宇 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期915-925,共11页

频谱能量预测是实现有限频谱资源高效利用的重要途径,而对历史电磁频谱数据进行多尺度、多维度的时空知识提取和关联关系挖掘,从而形成电磁环境画像是实现精准频谱能量预测的重要基础。对于单采集点的时间动态频谱能量数据,时域知识关... 频谱能量预测是实现有限频谱资源高效利用的重要途径,而对历史电磁频谱数据进行多尺度、多维度的时空知识提取和关联关系挖掘,从而形成电磁环境画像是实现精准频谱能量预测的重要基础。对于单采集点的时间动态频谱能量数据,时域知识关联关系挖掘受到频谱数据体量大及特征维度高的影响,本文提出了基于并行多模型融合的单点时域特征提取和预测方法;对于多点采集形成的区域频谱能量数据,受到时间动态和空间分布不均的双重影响造成时空知识关联关系挖掘困难,本文首先基于区域电磁环境的相关性构建区域电磁环境的相关关系图,然后基于关系图的关联信息设计了基于图卷积的网络预测模型,研究电磁环境中频谱能量预测问题。通过仿真实验,验证了无论是在单点时间动态场景下还是区域时空场景下,本文提出的方法均优于基线模型,具有良好的预测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 频谱能量预测 时空知识 电磁环境画像 多模型融合 图卷积

在线阅读 下载PDF 职称材料