发明专利 已授权

一种图文数据的多级关系分析与挖掘方法(需要二次变更)

📄 申请号:CN202210875014.2 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2022-07-25
公开号
CN115098646B
公开日
2024-03-29
申请人
北方民族大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

跨模态检索, 知识图谱构建, 智能推荐, 社交媒体分析, 舆情监测

摘要

本发明公开了一种图文数据的多级关系分析与挖掘方法,其引入BERT‑Large提取文本特征构建文本连接图,利用Faster‑RCNN网络提取图像特征来学习空间位置关系和语义关系并构建图像连接图,进而完成单模态内部语义关系计算,在此基础上,使用“节点切分方法”和带多头注意力机制的图卷积网络,进行局部和全局的图文关系融合。此外,为提升关系分析与挖掘效率,采用了基于注意力机制的连边权重剪枝策略,用以增强重要分支表示,减少冗余信息干扰。在公开的Flickr30K、MSCOCO‑1K、MSCOCO‑5K数据集上进行方法实验,并与11种方法进行实验结果的对比分析,本发明在Flickr30K上的平均召回率提高了0.97%和0.57%,在MSCOCO‑1K上的平均召回率提高了0.93%和0.63%,在MSCOCO‑5K上的平均召回率提高了0.37%和0.93%。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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