哈工大刘铭探讨多模态知识图谱构建：从单到多模态转化与信息抽取挑战

多模态知识图谱构建是当前信息技术领域的一个热点研究方向，它结合了结构化和非结构化数据的优势，将文本、图像等不同模态的信息整合在一起，形成更为全面和深入的知识表示。哈工大社会计算与信息检索研究中心的研究者刘铭在2024年3月25日的报告中探讨了这一主题。 首先，报告介绍了知识的分类，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图片等），以及单模态数据（仅包含一种形式的数据）和多模态数据（同时包含多种数据类型的融合）。知识图谱在此背景下被分为单模态知识图谱，其只关注单一数据形式，如以文本为主的维基百科知识图谱，与多模态知识图谱相比，后者可以捕获更丰富的上下文信息和深度关联。 报告进一步区分了封闭域信息抽取和开放域信息抽取两种方法。封闭域信息抽取有预先设定的实体类别和关系类型标签，例如提到“蒂姆·库克”与“苹果公司”的CEO关系，这是一种明确且有限范围内的知识提取。而开放域信息抽取则更加灵活，可以从文本中自动生成各种可能的关系，但通常需要更强的自然语言理解能力。 在知识图谱的应用中，比如在苹果公司的例子中，除了产品（如“Intel芯片”和“苹果电脑”）之间的关系，还会涉及属性（如“发热量”）和地理位置（如“圣克拉”和“库比蒂诺市”）。这些关系不仅限于公司内部，还可以扩展到两个公司（苹果和英特尔）的产品比较，展示出复杂网络中的联系。 然而，知识图谱也存在挑战，特别是在处理矛盾事实时。例如，报告指出在关于处理器性能对比的场景下，虽然ARM处理器在某些条件下表现优于Intel，但在其他条件（如功耗限制）下，两者性能可能不相匹配。这种矛盾反映了知识图谱在理解和表达复杂现实世界中的局限性，需要不断优化算法和模型来处理这类问题。 多模态知识图谱构建旨在通过整合不同模态的信息，提高知识表示的准确性和完整性。它在信息抽取、知识表示和冲突管理等方面展现出巨大的潜力，但也面临着实现实用性和准确性之间平衡的挑战。随着技术的发展，我们期待看到更多创新解决方案应用于这一领域。