摘要
本申请公开了一种知识图谱的补全方法、装置及介质,该方法包括:从指定领域的多模态知识图谱库中,提取存在缺失字段的缺失三元组,以及缺失三元组的关联图像;生成缺失三元组的增强文本;增强文本为对缺失三元组中已知字段的语义增强文本;基于预先构建的关于缺失字段的推理提示词工程,通过预先构建好的多模态大模型,对缺失三元组、关联图像和增强文本进行推理,得到对缺失字段补全后的补全三元组。由此,充分利用三元组的多模态信息,将图像信息与文本信息的进行融合和互补,对缺失三元组进行精准补全,使得指定领域的知识图谱信息更加完善和准确,更好地反映指定领域的知识结构和关系,为后续知识图谱的实际应用场景提供可靠的基础。
技术关键词
三元组
补全方法
文本
图谱
字段
跨模态
多模态
实体
补全装置
语义
图像
注意力机制
视觉特征提取
对齐模块
处理器
传播算法
关系
可读存储介质
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大语言模型
文本
图像
训练神经网络
深度神经网络模型
智能体系统
多模态特征融合
流式数据处理单元
层级
概率分布建模
数据传输系统
视频流
读码器
分辨率
深度学习模型
俯仰角数据
生成运动轨迹
视频内容分类
文本
加速度
工程项目管理
生成方法
数据
跨模态融合特征
项目进度跟踪