摘要
本发明公开了一种教育知识图谱的构建方法及系统,涉及知识图谱构建技术领域,串联方法将从不同模态中提取的特征融合在一起,建立多模态特征,基于深度学习模型对融合后的多模态特征进行知识表示学习,在融合的知识表示基础上,利用图神经网络建立不同模态之间和实体之间的关系,强化知识图谱的结构,完成多模态融合模型的构建,通过大数据库收集标注过的数据,将标注的数据划分为训练集以及测试集,使用训练集训练构建的多模态融合模型,通过测试集对构建的教育知识图谱进行评估,该构建方法有效将多模态数据融合构建多模态融合模型,使得构建的多模态融合模型更为全面。
技术关键词
教育知识图谱
卷积神经网络提取图像特征
梅尔频率倒谱系数
多模态特征
串联方法
结构强化模块
数据
音频
训练集
深度学习模型
实体
错误率
声学特征
文本
知识图谱构建技术
特征提取模块
关系
系统为您推荐了相关专利信息
号码识别方法
多模态特征融合
文本特征向量
决策
计算机程序产品
分拣方法
分拣流水线
识别摄像头
垃圾
光谱分析仪