多模态知识感知融合方法研究 .pdfVIP

多模态知识感知融合方法研究

目录

1.内容简述5

1.1研究背景与意义5

1.1.1多模态数据激增势6

1.1.2知识融合技术发展现状8

1.1.3本研究的价值与意义10

1.2国内外研究现状12

1.2.1多模态学习领域进展13

1.2.2知识表示与推理方法14

1.2.3知识融合技术分析16

1.3研究目标与内容17

1.3.1主要研究目标19

1.3.2具体研究内容20

1.4技术路线与研究方法21

1.4.1总体技术路线23

1.4.2详细研究方法24

2.相关理论与技术基础25

2.1多模态表示学习28

2.1.1图像特征提取30

2.1.2文本特征提取31

2.1.3音频特征提取33

2.2知识图谱构建33

2.2.1实体识别与链接35

2.2.2关系抽取与构建39

2.2.3知识图谱表示方法40

2.3知识融合技术41

2.3.1基于图谱的融合方法43

2.3.2基于向量空间的融合方法43

2.3.3混合融合方法45

3.基于知识感知的多模态融合模型47

3.1模型整体框架48

3.1.1多模态特征提取模块49

3.1.2知识图谱嵌入模块50

3.1.3知识感知融合模块51

3.1.4输出与推理模块52

3.2多模态特征提取54

3.2.1图像特征提取策略55

3.2.2文本特征提取策略56

3.2.3音频特征提取策略57

3.3知识图谱嵌入58

3.3.1实体嵌入方法60

3.3.2关系嵌入方法64

3.3.3知识图谱预训练技术65

3.4知识感知融合机制66

3.4.1基于注意力机制的融合68

3.4.2基于图神经网络的融合69

3.4.3基于门控机制的融合71

3.5模型训练与优化74

3.5.1损失函数设计75

3.5.2优化算法选择77

3.5.3模型超参数调优78

4,实验设计与结果分析80

4.1实验数据集82

4.1.1多模态数据集描述83

4.1.2知识图谱数据集描述84

4.2评估指标86

4.2.1多模态理解任务指标87

4.2.2知识融合效果指标88

4.3对比实验90

4.3.1基线模型选择96

4.3.2实验结果对比分析97

4.4消融实验98

4.4.1不同融合模块的影响99

4.4.2不同知识感知机制的影响100

4.5实验结果分析103

4.5.1模型性能分析107

4.5.2知识融合效果分析108

4.5.3模型鲁棒性分析109

5,应用案例分析110

5.1案例一111

5.1.1系统架构112

5.1.2应用效果分析116

5.2案例二117

5.2.1系统架构119

5.2.2应用效果分析120

5.3案例三120

5.3.1系统架构122

5.3.2应用效果分析125

6.总结与展望126

6.1研究工作总结126

6.2研究不足与展望128

6.3未来研究方向129

1.内容简述

多模态知识感知融合方法研究是当前人工智能领域中的一项重要研究内容。随着信

息技术的快速发展，人们对于信息获取和处理的需求越来越高，尤其是在大数据、云计

算等技术的推动下，单一感知模态的知识感知方式已经无法满足人们的实际需求。因此

如何融合多种感知模态的信息，提取和利用这些不同来源的信息，成为当前研究的热点

问题之一。本研究旨在通过探索多模态知识感知融合的方法，实现不同感知模态之间的

有效整合和协同工作，提高知识感知的全面性和准确性。我们将深入研究多模态感知融

合的基本原理和关键技术，包括多种感知数据的表示与融合模型、感知信息的互补