文献类型：期刊文章

作　　者：陈囿任[1,2] 李勇[1] 温明[2] 孙驰[1]

CHEN Youren;LI Yong;WEN Ming;SUN Chi(College of Computer Science and Technology,Xinjiang Normal University,Urumqi 830054,China;Xinjiang Electronics Research Institute,Urumqi 830013,China)

机构地区：[1]新疆师范大学计算机科学技术学院,乌鲁木齐830054 [2]新疆电子研究所,乌鲁木齐830013

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：新疆维吾尔自治区重点研发计划(2022B01007-1);国家自然科学基金(62241209);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01A225)。

年　　份：2024

卷　　号：60

期　　号：13

起止页码：36-50

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2023、CSCD、CSCD_E2023_2024、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：多模态知识图谱  语言模型 融合技术 预训练技术  

分 类 号：TP391]