摘要
本申请涉及结合知识图谱的光明大模型文化知识生成与检索方法。该方法包括:根据多模态文化数据进行实体抽取、关系建模与动态补全处理,并结合模糊时间推理算法与跨模态对齐机制,构建文化知识图谱,多模态文化数据包括非结构化文化文本、图像数据和时空元数据,时空元数据包括文本时空元数据和图像时刻元数据;通过用户查询语句和文化知识图谱,结合大模型进行语义对齐处理,得到跨模态语义对齐的联合表示;基于联合表示进行多模态检索‑生成联合优化,得到文化知识描述和关联多模态内容。该方法通过多模态数据融合、动态知识补全和模糊时间推理,能够精准生成文化知识描述并检索关联多模态内容,提升了文化知识服务的精准性与智能化水平。
技术关键词
跨模态
联合嵌入模型
推理算法
文本
关系建模
实体
强化学习策略
检索方法
语句
上下文语义理解
多模态数据融合
高斯分布模型
训练语言模型
知识图谱构建
图像
强化学习算法
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字段
关键字
数据共享方法
序列标注模型
数据共享系统
风险预测系统
NLP技术
术语标准化
医疗文本数据
模型预训练
大语言模型
历史工单数据
复杂度
车道
动态交通信息
生成方法
语义特征
关联算法
智能决策技术
关键词
风险评估方法
风险评估报告
风险评估系统
深度学习框架
BERT模型