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发明

一种多模态常识知识图谱的自主构建方法2026

2024-06-01 08:03:34 发布于四川 2
  • 申请专利号：CN202410323645.2
  • 公开（公告）日：2026-10-23
  • 公开（公告）号：CN118095420A
  • 申请人：北京大学
摘要：本发明提供了一种多模态常识知识图谱的自主构建方法，属于知识图谱技术领域。本发明使用大规模通用文本常识知识图谱ConceptNet，保证了实体的高质量以及多样性；使用具有准确标注的图片数据集ImageNet21K，保证了文本知识图谱能够有效的落地为多模态知识图谱；使用的双路对比学习算法，相比之前的单路对比学习算法‑对比实体和图片的相似度，多了实体和图片文本标签的对比，充分利用ImageNet21K数据集高质量的标注，使实体的落地更加准确；使用大语言模型对构造的多模态知识图谱进行常识检验，保证了构建的多模态知识图谱的准确性；该方法无需训练，能够批量地进行计算，能够快速的扩展、应用于其他领域。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118095420 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410323645.2 G06F 16/36 (2019.01) (22)申请日 2024.03.21 (71)申请人 北京大学 地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号 (72)发明人 张牧涵　孟繁续　 (74)专利代理机构 北京万象新悦知识产权代理 有限公司 11360 专利代理师 贾晓玲 (51)Int.Cl. G06N 5/022 (2023.01) G06N 3/042 (2023.01) G06N 3/0455 (2023.01) G06N 3/08 (2023.01) G06V 10/74 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 (54)发明名称 一种多模态常识知识图谱的自主构建方法 (57)摘要 本发明提供了一种多模态常识知识图谱的 自主构建方法，属于知识图谱技术领域。本发明 使用大规模通用文本常识知识图谱ConceptNet， 保证了实体的高质量以及多样性；使用具有准确 标注的图片数据集ImageNet21K，保证了文本知 识图谱能够有效的落地为多模态知识图谱；使用 的双路对比学习算法，相比之前的单路对比学习 算法‑对比实体和图片的相似度，多了实体和图 片文本标签

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