申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2022-01-10

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN114357193B

主分类号：G06F16/36

分类号：G06F16/36;G06N5/022;G06F16/583;G06F40/284;G06F40/30;G06V10/40;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.05.03#实质审查的生效;2022.04.15#公开

摘要：本发明公开了一种知识图谱实体对齐方法、系统、设备与存储介质，对于不同的两个多模态知识图谱采用共享参数的多模态孪生网络结构实现实体的表征，通过挖掘跨模态的语义关联和多角度对比正负实体对的特征来利用和实体相关的多模态信息，能够有效提升多模态实体对齐任务的准确性。

主权项：1.一种知识图谱实体对齐方法，其特征在于，包括：训练阶段，通过多模态知识嵌入网络提取实体特征，其中：对于每一实体，从对应图像中提取相应的视觉特征，并基于视觉特征对预训练的BERT模型提取的属性特征进行视觉自适应处理，获得最终的属性特征，以及采用针对关系的视觉增强机制对图谱嵌入模型提取的关系特征进行视觉增强处理，获得最终的关系特征，再将视觉特征、最终的关系特征与最终的属性特征整合为整体的实体表征；并且，利用来自不同知识图谱的两个实体的单模态特征和整体的实体表征进行相似度对比学习，所述单模态特征包括：视觉特征、最终的关系特征与最终的属性特征；利用视觉增强处理时的损失函数与对比学习的损失函数构建总损失函数进行训练，更新多模态知识嵌入网络的参数；训练完毕后，利用训练后的多模态知识嵌入网络获得更新后的实体的整体的实体表征；对于两个不同知识图谱中的实体，通过更新后的整体的实体表征，两两进行相似度计算，选择相似度最高的两个实体作为对齐实体。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种知识图谱实体对齐方法、系统、设备与存储介质

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