多模态知识图谱构建：从理论到实践
多模态知识图谱构建：从理论到实践
多模态知识图谱是人工智能领域的一个重要研究方向，它通过融合文本、图像、视频等多种模态的信息，能够更全面地描述现实世界中的知识和关系。本文将介绍多模态知识图谱的构建方法，包括知识图谱的基本概念、单模态到多模态知识图谱的演变、信息抽取方法、条件性知识图谱的构建、多模态信息提取技术等多个方面。
知识的分类
知识可以分为结构化数据和非结构化数据，其中结构化数据又可以分为单模态数据和多模态数据。单模态数据只包含一种类型的信息，如文本或图像，而多模态数据则包含多种类型的信息，如文本和图像的组合。
单模态知识图谱到多模态知识图谱
单模态知识图谱主要处理文本信息，而多模态知识图谱则可以处理文本、图像、视频等多种类型的信息。例如，一个关于苹果公司的知识图谱可能包含以下信息：
- 文本信息：蒂姆·库克是苹果公司的首席执行官
- 图像信息：苹果公司的logo图片
- 视频信息：苹果公司新品发布会的视频
封闭域信息抽取VS开放域信息抽取
信息抽取是构建知识图谱的重要步骤，它可以分为封闭域信息抽取和开放域信息抽取两种类型。封闭域信息抽取需要事先定义实体类别和关系类型，而开放域信息抽取则不需要事先定义，可以自动发现新的实体和关系。
知识图谱中的矛盾事实
在构建知识图谱时，可能会遇到矛盾的事实。例如，关于Intel处理器和ARM处理器的性能，可能会有以下两种说法：
- 在不限制功耗的情况下，ARM处理器的性能无法媲美Intel处理器
- 在消耗相同电能的情况下，ARM处理器的性能强于Intel处理器
为了解决这种矛盾，可以采用条件性知识图谱的方法，将条件信息也纳入知识图谱中。
条件性知识图谱
条件性知识图谱可以处理带有条件的事实。例如，关于乌克兰的历史事件，可以表示为：
- 时间：2014年
- 实体：乌克兰民间组织
- 关系：发生
- 条件：橙色革命
开放域事实和条件联合抽取
开放域事实和条件联合抽取可以从自然语言文本中自动抽取事实和条件信息。例如，从以下句子中可以抽取以下元组：
- Mac将放弃Intel处理器并使用ARM处理器
- 在不限制功耗的情况下，ARM处理器的性能无法媲美Intel处理器
- 在消耗相同电能的情况下，ARM处理器的性能强于Intel处理器
分阶段的事实和条件知识抽取
分阶段的事实和条件知识抽取可以分为三个阶段：
- 识别元组中的关系谓词
- 识别元组中的实体和属性
- 确定元组间事实和条件的对应关系
多模态结构化信息提取
多模态结构化信息提取的目标是让计算机自动生成一种语义化的图结构（称为scene graph，场景图）。例如，从一张图片中可以提取出以下场景图：
- 姜糖水可以治疗由风寒导致的感冒
- 中美科研团队在最新一期《细胞》杂志撰文称，他们制造出首个由人类细胞和猴子细胞共同组成的胚胎
多模态知识图谱构建
多模态知识图谱构建需要处理多种模态的数据，包括文本、图像、视频等。例如，从一张图片中可以识别出以下信息：
- 图像中的实体：狗、人
- 图像中的关系：人正在喂狗
多模态命名实体识别
多模态命名实体识别需要联合文本和图像信息来确定实体的位置和类型。例如，从一张图片和一段文字中可以识别出以下实体：
- 图片中的实体：狗
- 文字中的实体：人
多模态实体关系抽取
多模态实体关系抽取需要联合文本和图像信息来确定实体之间的关系类型。例如，从一张图片和一段文字中可以识别出以下关系：
- 图片中的关系：上级反派，隶属于敌方势力
- 文字中的关系：出席大会的有：XXX、XXX、XXX、XXX
多模态实体抽取
多模态实体抽取需要处理文本和图像的联合信息。例如，从一张图片和一段文字中可以识别出以下实体：
- 图片中的实体：自行车
- 文字中的实体：犯罪嫌疑人程某
桥接的多模态实体关系抽取
桥接的多模态实体关系抽取需要构建多模态图，并进行跨模态交互。例如，从一张图片和一段文字中可以识别出以下关系：
- 图片中的关系：上级反派，隶属于敌方势力
- 文字中的关系：出席大会的有：XXX、XXX、XXX、XXX
迭代的多模态实体关系抽取
迭代的多模态实体关系抽取需要动态融合多模态特征。例如，从一张图片和一段文字中可以识别出以下关系：
- 图片中的关系：上级反派，隶属于敌方势力
- 文字中的关系：出席大会的有：XXX、XXX、XXX、XXX
视频场景图生成
视频场景图生成需要处理视频中的空间关系和时间关系。例如，从一段视频中可以生成以下场景图：
- 空间关系：狗在人的旁边
- 时间关系：狗在第10秒出现，人在第20秒出现
基于生成+筛选机制的视频场景图生成
基于生成+筛选机制的视频场景图生成需要分阶段解码。例如，从一段视频中可以生成以下场景图：
- 静态场景图：狗在人的旁边
- 动态场景图：狗在第10秒出现，人在第20秒出现