基于LEBERT的多模态领域知识图谱构建

摘要：

多模态知识图谱(multi-modalknowledgegraph,MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点.本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法,以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题.首先,通过爬取计算机学科的相关多模态数据,构建了一个系统化的多模态知识图谱.但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力,本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型,最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱.

关键词：多模态、知识图谱、领域、LEBERT、关系抽取规则、Lexicon Adapter

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.1;TP18;G442

资助基金：山东省自然科学基金面上项目;中国石油大学华东研究生创新基金

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：79-90