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申请/专利权人：湖北大学
摘要：本发明提供了一种基于结构前缀注入的多模态实体对齐方法、设备及介质，涉及知识图谱技术领域，方法包括：获取两个多模态知识图谱并进行预处理；构建多头自注意力机制的图注意力网络；利用图注意力网络分别学习所述两个多模态知识图谱的图结构特征向量，生成实体的图结构特征；利用图注意力网络分别学习所述两个多模态知识图谱的多模态信息，生成实体的多模态特征；通过图注意力网络的结构前缀注入交互模块，结合图结构特征以及多模态特征，得到联合嵌入；通过联合嵌入，结合实体的模态内对比损失和模态间对比损失进行实体对齐。采用图结构前缀注入的交互模块以及跨模态权重进行多模态融合操作，实现了更准确的多模态实体对齐任务。
主权项：1.一种基于结构前缀注入的多模态实体对齐方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：获取两个多模态知识图谱并进行预处理；S2：构建多头自注意力机制的图注意力网络；利用图注意力网络分别学习所述两个多模态知识图谱的图结构特征向量，生成实体的图结构特征；S3：利用图注意力网络分别学习所述两个多模态知识图谱的多模态信息，生成实体的多模态特征；S4：通过图注意力网络的结构前缀注入交互模块，结合图结构特征以及多模态特征，得到联合嵌入；S5：通过联合嵌入，结合实体的模态内对比损失和模态间对比损失进行实体对齐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北大学 基于结构前缀注入的多模态实体对齐方法、设备及介质
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