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公开(公告)号：CN118798331A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410756898.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 马江涛 , 周辰宇 , 王艳军 , 李祖贺 , 张秋闻 , 庾骏 , 李璞 , 李玉华 , 张勋才 , 马宇科 , 李霆 , 晋文朵 , 程佳 , 刘博 , 李坤霖 , 孙一帆 , 卫梦屹 , 付一龙
IPC: G06N5/02 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种基于交替归纳子图序列和共同偏好的知识图谱关系预测方法，其步骤如下：初始化知识图谱中每个实体的子图；使用子图序列化模型将子图转化为序列，学习序列化特征得到状态序列；使用偏好强化模型学习子图之间的共同偏好的权重，利用权重表示实体和尾实体的潜在子图；使用交替聚合模型处理潜在子图归纳不同的归纳子图，通过归纳子图之间的得分预测实体之间的关系并输出。本发明通过在知识图谱中学习候选实体周围的子图来预测关系，避免学习嵌入任何特定实体，可以在推理阶段处理新的看不见的实体；通过学习单个子图中层级之间的潜在关联和不同子图之间的共性来预测推测未知实体之间的关系，提高了知识图谱关系预测的效果和效率，提高了知识图谱质量。
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公开(公告)号：CN116796833A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310705117.9
申请日：2023-06-14
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 马江涛 , 周辰宇 , 王艳军 , 李祖贺 , 张秋闻 , 庾骏 , 李璞 , 李玉华 , 张勋才 , 马宇科 , 李霆 , 晋文朵 , 程佳 , 刘博 , 李坤霖 , 孙一帆 , 卫梦屹 , 付一龙
Abstract: 本发明提出了一种基于交替归纳的知识图谱关系预测方法，其步骤如下：初始化知识图谱中每个实体的子图；使用子图序列化模型将子图转化为序列，学习序列化特征得到状态序列；使用偏好强化模型学习子图之间的共同偏好的权重，利用权重表示实体和尾实体的潜在子图；使用交替聚合模型处理潜在子图归纳不同的归纳子图，通过归纳子图之间的得分预测实体之间的关系并输出。本发明通过在知识图谱中学习候选实体周围的子图来预测关系，避免学习嵌入任何特定实体，可以在推理阶段处理新的看不见的实体；通过学习单个子图中层级之间的潜在关联和不同子图之间的共性来预测推测未知实体之间的关系，提高了知识图谱关系预测的效果和效率，提高了知识图谱质量。
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公开(公告)号：CN117574904A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311638025.X
申请日：2023-12-02
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0895 , G06V10/30 , G06V10/44
Abstract: 本发明提出了一种基于对比学习和多模态语义交互的命名实体识别方法，步骤为：使用MobileViT模型对文本‑图像对的图像进行图像特征提取得到图像表示；使用图像描述生成模型生成图像描述，使用ALBERT模型对文本和图像描述进行文本特征提取得到文本表示；通过对比学习在共享空间中对齐文本表示和图像表示；采用多头跨模态注意力通过图像描述来引导文本融合，给图像表示分配不同的权重进行文本引导的图像模态融合；拼接，到图像与文本的最终融合；将最终融合输入到CRF层使用条件随机场算法进行标签预测得到标签值。本发明实现了文本和图像之间语义信息的有效融合，同时抑制了多模态交互中的不完整或错误的语义信息，提高了预测的准确性。
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