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一种基于链接预测的多模态知识图谱补全技术
文献摘要：
知识图谱补全技术则是有效地挖掘潜在知识的重要手段.然而,现实世界中的信息通常以文本、图像等多种模态形式呈现,跨模态的冗余信息导致多模态知识图谱补全性能难以满足需求.为此,本文提出一种基于链接预测方法的多模态知识图谱补全技术,将知识补全视作一种链接预测问题,首先将跨模态的相同实体融合,再利用FocalLoss来缓解预测过程中的类别不均衡问题.在多个数据集上开展的实验证明文中提出的方法能够有效提升补全的准确性.
文献关键词：
多模态数据;知识对齐;知识补全;链接预测;知识图谱
中图分类号：
作者姓名：
姜巍
作者机构：
中国电子科技集团公司信息科学研究院,北京 100042;复杂系统仿真国家重点实验室,北京 100192
文献出处：
引用格式：
[1]姜巍-.一种基于链接预测的多模态知识图谱补全技术)[J].软件,2022(12):25-27
A类：
B类：
链接预测,多模态知识图谱,知识图谱补全,现实世界,常以,跨模态,冗余信息,知识补全,全视,FocalLoss,类别不均衡,均衡问题,明文,多模态数据,知识对齐
AB值：
0.282551
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