-
公开(公告)号：CN119783799B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510296663.0
申请日：2025-03-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态提示学习和多粒度聚合的多模态知识图谱补全方法，包括以下步骤：步骤1，生成动态提示模板：根据任务需求选择合适的模板结构并使用自适应引导机制动态调整模板结构；步骤2，建立多模态特征编码器，将文本和图像数据转换为用于本模型训练的特征向量；步骤3，多粒度跨模态聚合MCA：将不同模态和不同粒度的特征进行融合；步骤4，设计多任务联合损失函数，优化模型在两个以上多模态任务中的性能并进行训练。本发明方法能够更全面地理解图像内容，从而提高推理准确性。
-
公开(公告)号：CN118228090B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410659163.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 刘琳 , 黄施远 , 王一冉 , 江文琦 , 杨靖宇 , 尹寒悦 , 王伟尧 , 奚钰靖 , 戴宇宸 , 林怡帆 , 顾枭 , 刘文杰 , 陈良豪 , 姜明妍 , 李青秋 , 李欣韫
IPC: G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的数据库报警多模态关系提取方法，包括以下步骤：步骤1，进行文本编码；步骤2，从图像中提取与数据库告警相关的实体特征信息；步骤3，建立双向融合注意网络，用于捕捉多模态数据库告警；步骤4，进行多模态关系分类。通过本发明方法，不仅提高了数据库报警多模态关系提取的性能，还为数据库报警的智能化处置提供了强有力的技术支持。
-
公开(公告)号：CN119783799A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510296663.0
申请日：2025-03-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态提示学习和多粒度聚合的多模态知识图谱补全方法，包括以下步骤：步骤1，生成动态提示模板：根据任务需求选择合适的模板结构并使用自适应引导机制动态调整模板结构；步骤2，建立多模态特征编码器，将文本和图像数据转换为用于本模型训练的特征向量；步骤3，多粒度跨模态聚合MCA：将不同模态和不同粒度的特征进行融合；步骤4，设计多任务联合损失函数，优化模型在两个以上多模态任务中的性能并进行训练。本发明方法能够更全面地理解图像内容，从而提高推理准确性。
-
公开(公告)号：CN118228090A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410659163.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 刘琳 , 黄施远 , 王一冉 , 江文琦 , 杨靖宇 , 尹寒悦 , 王伟尧 , 奚钰靖 , 戴宇宸 , 林怡帆 , 顾枭 , 刘文杰 , 陈良豪 , 姜明妍 , 李青秋 , 李欣韫
IPC: G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的数据库报警多模态关系提取方法，包括以下步骤：步骤1，进行文本编码；步骤2，从图像中提取与数据库告警相关的实体特征信息；步骤3，建立双向融合注意网络，用于捕捉多模态数据库告警；步骤4，进行多模态关系分类。通过本发明方法，不仅提高了数据库报警多模态关系提取的性能，还为数据库报警的智能化处置提供了强有力的技术支持。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.026 seconds)
