基于多智能体协同优化的多模态知识抽取方法及系统

本申请提供了基于多智能体协同优化的多模态知识抽取方法及系统，涉及知识提取技术领域，所述方法包括：对待提取文献原文进行多模态解构；构建多模态智能体，分别执行特征提取与初步知识抽取，输出单模态多元组；基于跨模态知识图谱，将不同模态的信息映射到统一语义节点，通过图神经网络和因果推理模块建立跨模态关联并解析逻辑链；依据图谱节点重要性动态分配资源，筛选结构化知识；通过置信度分析和节点溯源评估，优化智能体协同机制，并对结果进行增量修正。通过本申请可以解决现有技术中由于采用单一智能体对文献进行知识提取，对多模态知识协同挖掘能力不足，导致知识提取的精准度和效率低下的技术问题，提高了知识提取的质量和效率。