admin 管理员组

文章数量: 1184232

本文主要对Richpedia: A Large-Scale, Comprehensive Multi-Modal Knowledge Graph这篇论文中的 第2.2节Richpedia images processing （图像处理）以及 第2.3 Richpedia relation discovery（关系挖掘）进行内容抽取介绍，最后介绍了一下关于这篇多模态知识图谱文章的2个具体用例，，也是防止我忘记自己曾看过这篇论文，，，记一记啊记一记或许还有救…

Richpedia: A Large-Scale, Comprehensive Multi-Modal Knowledge Graph

个人理解：这篇文章其实就是主要讲解了多模态知识图谱Richpedia的构建过程，主要介绍了包括对KG实体、图像实体的数据获取，以及对图像实体的去噪处理和多样性检测的方法（用K-means聚类算法），和关系挖掘等内容。当然还有其他内容，见目录结构

1.摘要部分


介绍了Richpedia，旨在通过向Wikidata中的文本实体分发足够多的不同图像来提供全面的多模态知识图谱。基于Wikipedia中的超链接和描述，在图像实体之间设置资源描述框架链接（视觉语义关系）。Richpedia资源可通过刻面查询端点在Web上访问，该端点为知识图谱和计算机视觉任务（如链接预测和视觉关系检测）提供了路径。

2.文章主要结构层次如下：

本文标签： 图谱 文献 多模 知识 Richpedia

版权声明：本文标题：多模态知识图谱：Richpedia: A Large-Scale, Comprehensive Multi-Modal Knowledge Graph（文献综述） 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1758724347a3089697.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。