发明专利已授权

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

📄 申请号：CN202510296663.0 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-03-13

公开号

CN119783799B

公开日

2025-05-13

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N5_022

IPC 分类号

G06N5_022 , G06N5_04 , G06F16_36 , G06F18_25 , G06V10_44 , G06V10_82 , G06N3_0455 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能问答, 语义搜索, 推荐系统, 自然语言处理, 知识推理

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摘要

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250513

✅ 授权

20250425

?? 实质审查的生效：

20250408

📄 公开

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