摘要
本申请公开了一种科情图文知识库构建方法、设备及介质,涉及知识库构建领域,方法包括:对于每篇科研文件,将对应的科研文本及科研图片输入至预设的科研图片‑文本匹配模型中以得到科研图片‑文本对;预设的科研图片‑文本匹配模型为采用训练样本集对预设深度学习神经网络训练得到的;基于科研图片‑文本对,抽取科研实体及对应的属性、两个科研实体之间的关系,并映射至预设科情图文知识库本体中,以得到科情图文知识库;预设科情图文知识库本体包括多个三元组,每个三元组均包括两个科研实体、两个科研实体之间的关系及每个科研实体的属性。本申请构建了包含图文信息的科情图文知识库,从而提高数据的价值和利用效率。
技术关键词
科研
图片
文本编码器
跨模态
论文
深度学习神经网络
图文
网页内容识别技术
匹配模块
文本段落
三元组
排序损失
深度学习分类
多头注意力机制
实体间关系
双向铰链
系统为您推荐了相关专利信息
热图生成方法
跨模态
归一化算法
融合特征
自然语言
跨模态融合特征
注意力机制
计算方法
时序特征
风险
图像翻译方法
神经卷积网络
量子态
翻译模型
图像块
机器人位姿
关键帧
激光点云数据
匹配误差
激光雷达传感器