典型文献
基于LEBERT的多模态领域知识图谱构建
文献摘要：
多模态知识图谱(multi-modalknowledgegraph,MMKG)是近几年新兴的人工智能领域研究热点.本文提供了一种多模态领域知识图谱的构建方法,以解决计算机学科领域知识体系庞大分散的问题.首先,通过爬取计算机学科的相关多模态数据,构建了一个系统化的多模态知识图谱.但构建多模态知识图谱需要耗费大量的人力物力,本文训练了基于LEBERT模型和关系抽取规则的实体-关系联合抽取模型,最终实现了一个能够自动抽取关系三元组的多模态计算机学科领域知识图谱.
文献关键词：
多模态;知识图谱;领域;LEBERT;关系抽取规则;Lexicon Adapter
中图分类号：
作者姓名：
李华昱;付亚凤;闫阳;李家瑞
作者机构：
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,青岛266580
文献出处：
引用格式：
[1]李华昱;付亚凤;闫阳;李家瑞-.基于LEBERT的多模态领域知识图谱构建)[J].计算机系统应用,2022(11):79-90
A类：
LEBERT,modalknowledgegraph,MMKG,关系抽取规则,Adapter
B类：
领域知识图谱,知识图谱构建,多模态知识图谱,multi,人工智能领域,构建方法,决计,计算机学科,学科领域,爬取,多模态数据,耗费,人力物力,联合抽取模型,自动抽取,三元组,模态计算,Lexicon
AB值：
0.219208
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