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多模态知识图谱表示学习综述

多模态知识图谱表示学习综述

摘要：

随着大数据时代的到来，知识图谱成为了对现实世界进行建模

和分析的重要工具。然而，传统的知识图谱主要基于文本信息

进行构建和表示，忽略了其他多模态数据的丰富信息。针对这

个问题，多模态知识图谱表示学习应运而生。本文将对多模态

知识图谱表示学习的研究现状、方法和应用进行综述，以期为

相关领域的研究者提供参考和启发。

一、引言

知识图谱是一种以图的形式表达的知识库，其中知识以实体、

关系和属性的形式存储。传统的知识图谱以基于文本的方式进

行构建和表示，通过对文本进行实体抽取、关系抽取等技术来

获得知识。然而，文本信息属于单模态数据，仅能够提供有限

的知识表达能力。随着多模态数据的快速增长，如图像、音频

和视频等，如何将多模态数据融入知识图谱表示学习成为当前

研究的热点和挑战。

二、多模态知识图谱表示学习的研究现状

多模态知识图谱表示学习旨在利用多模态数据增强知识图谱的

表达能力。已有的研究主要可以分为两类：基于图的方法和基

于张量的方法。基于图的方法使用图神经网络（GNN）来建模

并融合多模态数据，利用节点和边的信息进行知识表示学习。

基于张量的方法则将多模态数据表示为高阶张量，通过张量分

解等技术进行知识表示学习。

三、多模态知识图谱表示学习的方法

多模态知识图谱表示学习的方法多种多样，以下是其中几种常

见的方法：

1.卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）：这两种方

法广泛用于图像和文本数据的表示学习，可以将其应用于多模

态知识图谱表示学习中，从而提高知识图谱的表达能力。

2.图卷积神经网络（GCN）：GCN是一种特殊的卷积神经网络，

它通过聚合周围节点的信息来更新当前节点的表示，已被广泛

应用于多模态知识表示学习中。

3.张量分解：张量分解可以将多维张量分解为若干低维张量，

从而实现对多模态数据的表示学习。常用的张量分解方法包括

SVD、CP分解等。

四、多模态知识图谱表示学习的应用

多模态知识图谱表示学习在许多领域中具有广泛的应用前景，

以下是其中几个常见的应用：

1.音乐推荐：通过将音乐数据和用户数据融入知识图谱表示

学习，可以提高音乐推荐系统的精确度和个性化程度。

2.视频分析：将视频的文本描述、音频特征和图像特征融合

到知识图谱表示学习中，可以实现更准确的视频内容分析和标

注。

3.医疗诊断：将医学图像、病历文本和生理数据等多模态数

据融合到知识图谱表示学习中，可以辅助医生进行疾病诊断和

治疗。

五、总结与展望

多模态知识图谱表示学习是知识图谱研究的重要分支领域，它

能够对多模态数据进行更全面、准确的建模和分析。目前的研

究主要集中在方法的设计和应用的探索上，尚待解决的问题包

括如何进一步提高多模态表示学习的效果、如何处理大规模多

模态数据等。未来随着技术的发展，多模态知识图谱表示学习

将在更多领域中得到应用，为人们提供更精确、全面的知识服

务

多模态知识图谱表示学习是一种将多模态数据融合到知识

图谱表示学习中的技术，它可以提供更全面、准确的知识表示

和分析。在多模态知识图谱表示学习中，可以利用不同模态的

数据，如文本、图像、音频等，来构建一个全面而丰富的知识

图谱。这样的知识图谱可以帮助我们更好地理解和挖掘多模态

数据中的知识和信息。

在多模态知识图谱表示学习中，有一些常用的方法可以用

于建模和分析多模态数据。其中，最常用的方法之一是知识图

谱嵌入。知识图谱嵌入是将知识图谱中的实体和关系映射到低

维向量空间中的技术，它可以将不同模态的数据映射到同一个

向量空间中，从而实现对多模态数据的一致表示。知识图谱嵌

入可以利用不同模态的信息来丰富知识图谱，并提高知识推理

和查询的效果。

另一种常用的方法是多模态特征融合。多模态特征融合可

以将不同模态的特征进行融合，从而得到更丰富、准确的特征

表示。常用的多模态特征融合方法包括矩阵分解、张量分解等。

矩阵分解可以将多维矩阵分解为若干低维矩阵，从而实现对多

模态数据的表示学习。张量分解则可以将多维张量分解为若干

低维张量，实现对多模态数据的表示学习。这些方法可以帮助

我们从多个模态中提取更具有区分性和表达能力的特征。

多模态知识图谱表示学习在许多领域中具有广泛的应用前

景。其中，音乐推荐是一个重要的应用领域。通过将音乐数据

和用户数据融入知识图谱表示学习，可以提高音乐推荐系统