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          電子科技大學(xué)辛奕辰獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于社區(qū)感知的解耦專(zhuān)家多模態(tài)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120494073B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202510979376.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N5/022;該發(fā)明授權(quán)一種基于社區(qū)感知的解耦專(zhuān)家多模態(tài)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法是由辛奕辰;李時(shí)沖;程章桃;李耶;殷光強(qiáng);周帆設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-07-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          一種基于社區(qū)感知的解耦專(zhuān)家多模態(tài)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:一種基于社區(qū)感知的解耦專(zhuān)家多模態(tài)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法,屬于人工智能與知識(shí)圖譜技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)模態(tài)特定專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)處理每個(gè)模態(tài)的特定特征,通過(guò)模態(tài)共享特征專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)提取跨模態(tài)的共享特征,通過(guò)特定?共享特征融合機(jī)制融合模態(tài)的特定特征和共享特征,最后對(duì)缺失的三元組進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行補(bǔ)全。本發(fā)明通過(guò)設(shè)計(jì)特定網(wǎng)絡(luò)和編碼器,結(jié)合輔助任務(wù),精準(zhǔn)分離模態(tài)特征,減少冗余干擾,通過(guò)特定網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作,充分挖掘圖像信息,深入學(xué)習(xí)模態(tài)特征交互,能更精準(zhǔn)地捕捉電力設(shè)備實(shí)體間隱式聯(lián)系,提升補(bǔ)全準(zhǔn)確性。充分融合多種模態(tài)數(shù)據(jù),根據(jù)模態(tài)特點(diǎn)處理,確保知識(shí)一致性,在企業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜補(bǔ)全中可挖掘非文本數(shù)據(jù)價(jià)值,保障補(bǔ)全可靠性。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于社區(qū)感知的解耦專(zhuān)家多模態(tài)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于社區(qū)感知的解耦專(zhuān)家多模態(tài)知識(shí)圖譜補(bǔ)全方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟1:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入; 步驟2:通過(guò)模態(tài)特定專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)處理每個(gè)模態(tài)的特定特征;通過(guò)實(shí)體社區(qū)映射器動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)每個(gè)模態(tài)中實(shí)體與實(shí)體社區(qū)之間的映射關(guān)系,基于社區(qū)信息與實(shí)體融合得到每個(gè)模態(tài)實(shí)體的特定特征; 步驟3:通過(guò)模態(tài)共享特征專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)提取跨模態(tài)的共享特征;將多模態(tài)特征投影到統(tǒng)一的表示空間中,然后建模所有模態(tài)的共享信息,聚合后得到跨模態(tài)的共享特征; 步驟4:通過(guò)特定-共享特征融合機(jī)制融合模態(tài)的特定特征和共享特征; 步驟5:基于融合后的特征預(yù)測(cè)缺失的三元組,對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行補(bǔ)全; 所述步驟1中的多模態(tài)數(shù)據(jù)具體包括:結(jié)構(gòu)模態(tài):能夠表示結(jié)構(gòu)關(guān)系的數(shù)據(jù),具體為樹(shù)結(jié)構(gòu)、知識(shí)圖譜、表格形式;視覺(jué)模態(tài):通過(guò)圖像、圖形方式表示的數(shù)據(jù);文本模態(tài):通過(guò)自然語(yǔ)言或文本序列所表示的語(yǔ)義數(shù)據(jù); 所述模態(tài)特定專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)具體如下: 從多模態(tài)數(shù)據(jù)中分別提取原始模態(tài)特征,構(gòu)建知識(shí)圖譜;在特定的單個(gè)模態(tài)下,通過(guò)實(shí)體社區(qū)映射器計(jì)算每個(gè)實(shí)體社區(qū)的表示,公式表示如下: 其中Ci,j表示實(shí)體ei被分配到社區(qū)cj的概率,且i作為實(shí)體索引,遍歷知識(shí)圖譜中從1到實(shí)體總數(shù)n的所有實(shí)體,j為社區(qū)索引,社區(qū)總數(shù)為k; 兩個(gè)社區(qū)cj′和cj之間的隱式相關(guān)性wj′,j通過(guò)以下公式計(jì)算: 其中是多層感知器實(shí)現(xiàn)的變換函數(shù),ReLU為激活函數(shù); 然后使用卷積操作來(lái)量化強(qiáng)度: qj′,j=σConvwj , ,j; 其中,qj , ,j為社區(qū)cj , 與cj間隱式關(guān)聯(lián)的量化強(qiáng)度,Conv·是一維卷積層,σ是sigmoid函數(shù); 社區(qū)cj從其他社區(qū)聚合信息,然后使用殘差操作來(lái)更新實(shí)體社區(qū)的表示,公式如下: c′j=∑j , ≠qj′,jwj′,j; 其中,c′j表示從其他社區(qū)聚合信息后的社區(qū),表示更新后的實(shí)體社區(qū),ψ是門(mén)控循環(huán)單元實(shí)現(xiàn)的殘差操作; 最后,實(shí)體ei的表示通過(guò)整合來(lái)自對(duì)應(yīng)社區(qū)的信息進(jìn)行更新: 其中espec,i為實(shí)體ei的特定特征; 所述模態(tài)共享特征專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)具體如下: 首先將每個(gè)模態(tài)投影到一個(gè)統(tǒng)一的表示空間中: 其中,fsha·是共享特征投影層,是第i個(gè)實(shí)體在第m模態(tài)下的原始特征,是投影后,第i個(gè)實(shí)體在第m模態(tài)下的共享空間特征,m為模態(tài)索引,M為模態(tài)總數(shù); 然后聚合所有模態(tài)的共享實(shí)體特征,得到綜合的模態(tài)共享特征eshare: eshare=∑m∈Mαmem; 其中,αm表示第m種模態(tài)的共享特征聚合權(quán)重,fm·和wm是變換層和可學(xué)習(xí)權(quán)重,em是共享空間特征的簡(jiǎn)化表示,⊕是逐元素乘積運(yùn)算符;exp·是指數(shù)函數(shù),tanh·是雙曲正切函數(shù); 所述特定-共享特征融合機(jī)制具體如下: eμm=∑μ∈Qβμeμ; 其中,eμm為多模態(tài)實(shí)體表示;βμ表示第μ種視圖的融合權(quán)重,Q表示模態(tài)特定視圖和模態(tài)共享視圖的集合;eμ為模態(tài)特定專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)或模態(tài)共享特征專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)獲得的模態(tài)特定特征espec,m或模態(tài)共享特征eshare,其中espec,m為第m個(gè)模態(tài)下的特定特征;qμ·是變換層,ωμ是可學(xué)習(xí)權(quán)重。

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