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申请/专利权人：大连理工大学;广州九富信息科技有限公司
摘要：一种基于邻域语义增强的多模态知识图谱补全方法，属于多模态知识图谱领域。具体来说，首先设计邻域语义增强模块，将不同邻域信息融合至中心实体的表示之中，增强模型的语义表达能力。然后，利用跨模态注意力机制，捕获不同模态间信息的相互作用与共同语义特征，实现邻域引导特征的学习。再根据基于对比学习方法比较正负样本间的相似性与差异性，学习更丰富的实体表示，最终改善多模态知识图谱补全结果。
主权项：1.一种基于邻域语义增强的多模态知识图谱补全方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于知识图谱邻域信息语义增强：利用知识图谱中的邻域信息挖掘实体跨模态之间的关联性，根据邻域信息中涉及的上下文信息与相关线索捕捉不同模态间的相互作用；步骤2、构建基于邻域引导的多模态注意力机制，包括：基于全连接网络对文本特征与视觉特征进行交互建模，基于邻域嵌入指导视觉和文本跨模态注意力权重计算；步骤3、利用对比学习来对比正负样本之间的相似性与差异性，基于对比学习的跨模态语义学习邻域表示；采用扰动Gumbel-Softma技术，确保有效的梯度反向传播。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 广州九富信息科技有限公司 一种基于邻域语义增强的多模态知识图谱补全方法
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