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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种基于跨视角对比学习的多模态知识图谱补全方法及系统，属于知识图谱技术领域，多视角知识嵌入，获得具有语义相似性的多模态知识表示，减少模态异质性和无关信息中所引入的噪声；关系感知信息聚合，通过捕获不同模态中的有效信息，实现多关系异构图的表示学习；多模态知识对比学习，通过对知识图谱中多模态信息多样性的充分利用，实现跨模态知识理解并生成更具判别性的实体表征；关系感知决策融合，生成相应的模态权重，组合不同模态的决策得分。本发明通过信息聚合灵活捕获各模态内的有效信息；利用对比学习得到跨模态理解的实体表示；通过决策融合模块整合不同模态预测进行最终决策。
主权项：1.一种基于跨视角对比学习的多模态知识图谱补全方法，其特征在于，包括：多视角知识嵌入，获得具有语义相似性的多模态知识表示，减少模态异质性和无关信息中所引入的噪声；关系感知信息聚合，通过捕获不同模态中的有效信息，实现多关系异构图的表示学习；多模态知识对比学习，通过对知识图谱中多模态信息多样性的充分利用，实现跨模态知识理解并生成更具判别性的实体表征；关系感知决策融合，生成相应的模态权重，组合不同模态的决策得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 基于跨视角对比学习的多模态知识图谱补全方法及系统
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