近年来，以知识图谱快速增长的知识工程又重新兴起。然而，现有的知识图谱大多用纯符号表示，这损害了机器理解现实世界的能力。知识图谱的多模态化是实现人机智能的必然步骤。这一努力的结果是多模态知识图(MMKGs)。在本研究中，我们首先给出了由文本和图像构成的多模态任务的定义，然后对多模态任务和技术进行了初步探讨。然后，我们系统地回顾了MMKG在构建和应用方面所面临的挑战、进展和机遇，并详细分析了不同解决方
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2023-11-12 15:48:14
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# 基于多模态知识图谱的推理 Python 实战分析及其生态扩展
在人工智能的迅速发展中，多模态知识图谱成为构建智能应用的重要基础。多模态知识图谱整合了来自不同来源的数据，以提供更全面的信息支持。在推理方面，Python 作为一种灵活的编程语言，受到了广泛的关注和应用。本文将深入探讨基于多模态知识图谱的推理技术，并提供实战案例分析。
## 背景定位
### 技术定位
多模态知识图谱的出现为信
MR-MKG论文中提出了一种新的多模态推理方法，即利用多模态知识图（Multimodal Knowledge Graph, MMKG）进行多模态推理的方法。这种方法旨在通过从MMKG中学习，扩展大型语言模型（LLMs）的多模态知识。1 三个模块MR-MKG方法主要包含以下三个模块，分别处理不同的模态信息：文本编码(Language Encoder)：将问题文本进行嵌入得到表征，随后将其输入LLMs
原创
2024-06-28 17:45:09
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作者：郑秋硕，漆桂林，王萌知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据（采用本体+D2R技术）和文本数据（采用文本信息抽取技术），但是还有一类非结构化数据，即视觉数据，则相对关注度较低，而且相缺乏有效的技术手段来从这些数据中提取结构化知识。
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2020-08-06 12:45:39
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数据收集：收集多模态数据，包括文本、图像、音频等不同形式的数据。可以从开放数据集、网络爬取或其他来源获取数据。数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括文本分词、图像处理、音频特征提取等。确保不同模态数据的格式统一，并将其转换为可用于图谱构建的形式。实体识别与关系抽取：使用自然语言处理（NLP）技术对文本数据进行实体识别和关系抽取。识别文本中的实体（如人物、地点、组织等）以及它们之间的关系。图像特
原创
2023-05-18 08:59:27
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知识图谱—知识推理综述(一)1 知识推理的概念以及分类1.1 知识推理的基本概念所谓的知识推理，就是在已有知识的基础之上，推断出未知的知识的过程。通过从已知的知识出发，通过已经获取的知识，从中获取到所蕴含的新的事实，或者从大量的已有的知识中进行归纳，从个体知识推广到一般性的知识。根据上面的概念的描述，我们可以知道，对于知识推理而言，其包括的内容可以分为两种，第一种是我们已经知道的，用于进行推理的已
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2023-11-19 07:15:24
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随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多样化和多模态的特点，包括文本、图像、视频、音频等。知识图谱作为一种结构化的语义网络
——总结自王昊奋、漆桂林、陈华钧主编的《知识图谱方法、实践及应用》一书的第六章 知识图谱推理。 文章目录1 面向知识图谱的推理2基于演绎的知识推理2.1 本体推理2.2 基于逻辑编程的推理方法2.3 基于查询重写的方法2.4 基于产生式规则的方法3 基于归纳的知识图谱推理3.1 基于图结构的推理3.1.1 常用算法3.2 基于规则学习的推理3.2.1 规则评估方法3.2.2 常见算法3.3 基于表
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2023-11-09 09:37:10
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在介绍基于本体的推理之前，先回顾RDF的三元组模型，每一条三元组描述了客观世界的一个逻辑事实
原创
2022-09-25 00:04:31
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# 理解Python推理与知识图谱
在当今的人工智能和深度学习领域，知识图谱（Knowledge Graph）逐渐成为一种重要的数据表示方式。它通过节点和边的形式，直观地表示知识的结构与关系，而Python推理则使得我们能够在知识图谱的基础上进行智能推理。本文将为您深入探讨这两个主题，并提供相关的代码示例，以帮助您更好地理解它们在实际工作中的应用。
## 知识图谱简介
知识图谱是基于图理论的
在探索“python 知识图谱 推理”的过程中，我意识到整个过程不仅涉及数据的存储和处理，还涉及系统的备份和恢复、灾难恢复场景、工具的集成及监控与预警的设计。以下是我整理出的基于这一主题的各个重要环节。
### 备份策略
在构建知识图谱时，数据的安全性至关重要。因此，我制定了一个详尽的备份策略。首先，我绘制了一张思维导图，展示了备份流程的各个方面。它包括了定期备份、增量备份、全量备份等策略。
中山大学计算机学院人工智能本科生实验报告一、实验题目编写程序，实现FOIL（First Order Inductive Learner）算法，对如下给定的知识图谱和目标谓词进行规则学习，并得到新的以目标谓词为关系的事实（用一阶逻辑表示）。(1)、给定的知识图谱所有三元组的一阶逻辑如下（测例1）：Father(Jack,Dell)
Father(Dell,Stephen)
Grandfather(J
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2023-09-27 10:15:45
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随着预训练和transformer模型在自然语言处理领域大放异彩后，多模态领域也逐渐被应用起来。近两年来围绕着基于transformer的多模态预训练模型也越来越多。多模态即多种异构模态的数据，文本、图片、语音等。以最常见的文本、图片应用来讨论，文本、图片也是目前研究最多的多模态领域。 多模态预训练模型按照模型结构可以分为单流和双流两种结构。单流是指图片和文本在embedding之后就融合在
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2023-09-18 09:11:12
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# 多模态知识图谱的技术架构解析
随着人工智能技术的迅猛发展，多模态知识图谱逐渐成为信息组织和知识管理的重要工具。它通过整合不同类型的数据（如文本、图像、音频等），为信息的理解、检索和利用提供了强大的支持。本文将介绍多模态知识图谱的基本技术架构，并通过代码示例来说明其构建过程。
## 多模态知识图谱架构概览
多模态知识图谱的架构主要分为以下几个层次：
1. **数据层**：负责收集和存储各
原创
2024-10-06 05:09:05
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首先介绍基于嵌入学习的知识图谱推理模型，即知识图谱嵌入（KG Emebedding）。知识图谱最关心的推理任务是关系推理
原创
2022-10-16 00:33:26
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在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长，且来源广泛、格式多样，包括文本、图像、音频、视频等不同类型的数据，以及来
Python 知识图谱推理引擎开发指南
作为一名经验丰富的开发者，你将会教导一位刚入行的小白如何实现“Python 知识图谱推理引擎”。在这篇指南中，你将向他展示整个流程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
整个开发流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：准备知识图谱数据，包括实体、关系和属性等信息。
2. 知识图谱构建：构建知识图谱数据结构，以便后续推理操作。
3. 推理引
原创
2024-06-14 03:50:26
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# Python知识图谱与规则推理
近年来，知识图谱作为一种重要的知识表示方式，广泛应用于推荐系统、搜索引擎和自然语言处理等领域。而在知识图谱中，规则推理是一种强大的推理机制，可以帮助我们从已有的知识中推导出新的知识。本篇文章将探讨如何在Python中实现简单的知识图谱和规则推理，结合代码示例为您展示其具体应用。
## 什么是知识图谱？
知识图谱是以图的形式表达实体及其关系的结构化知识库。每
美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作，利用
原创
2024-05-26 14:04:45
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省时查报告-专业、及时、全面的行研报告库省时查方案-专业、及时、全面的营销策划方案库【免费下载】2024年
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2024-06-13 10:37:39
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