摘要
本发明公开了基于知识图谱的多模态内容理解方法及系统,属于多模态内容理解技术领域,包括获取多模态输入数据并进行特征解耦,本发明通过特征解耦技术,能够有效分离多模态数据中的语义信息与模态特有的噪声和冗余信息,提高特征的纯净度和语义表达能力,通过时空感知图注意力网络,弥合不同模态之间的语义鸿沟,实现跨模态语义对齐,增强模型的泛化能力,通过时空关联推理,能够深入挖掘数据中的时空模式、关系和异常,为复杂场景下的多模态数据分析提供支持,并结合图神经网络和递归神经网络,捕捉语义关联和时空动态,优化推理模型的性能。
技术关键词
动态知识图谱
语义
实体
更新知识图谱
关系
多模态
节点
跨模态
注意力
递归神经网络建模
时空上下文信息
时空关联规则
实时数据
加快查询速度
闭环反馈机制
关联分析方法
时间序列信息
系统为您推荐了相关专利信息
条纹图案
Pearson相关系数
Gabor滤波器
数学模型
测量方法