【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，具體為基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法。
技術介紹
1、在多模態數據處理領域，關系抽取技術是理解和組織信息的核心任務之一。傳統的關系抽取方法大多依賴于單一的數據源，如文本或圖像。隨著深度學習技術的不斷發展，近年來多模態關系抽取技術逐漸成為研究的熱點。這種技術旨在同時處理來自不同模態（如文本和圖像）的信息，從中提取實體之間的關系，以便更準確地進行信息整合和應用。
2、然而，盡管單模態關系抽取技術取得了顯著進展，現有方法在多模態數據的處理中仍面臨一些挑戰。首先，知識圖譜（kg）提供了結構化的實體和關系信息，具有高準確性，但通常存在不完整性，無法覆蓋所有可能的關系和實體。而大語言模型（如gpt）具有處理海量信息的能力，能夠生成豐富的文本描述并推測潛在的關系，但其生成的結果可能不完全準確，尤其在處理特定領域或復雜的跨模態關系時，容易出現不精確或不充分的情形。
3、因此，如何充分利用知識圖譜的準確性和大語言模型的海量生成能力，克服各自的局限性，成為多模態關系抽取中的重要技術問題。在此背景下，所運行的語義框架依賴于現有流行的跨模態融合技術，以提取更加精準的語義特征。通過有效地融合文本和圖像的多維信息，可以彌補傳統技術中存在的信息遺漏和精度不高的缺陷，從而為跨模態關系抽取提供更高效和準確的解決方案。
4、傳統的技術在處理文本和圖像的關系時，往往無法有效地融合這兩者的優點，導致提取出的關系不夠精確或存在信息遺漏。利用先進的跨模態融合框架，能夠同時挖掘和整合來自不同模態的
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，解決了如何有效融合圖像、文本和知識圖譜信息，提高多模態數據中實體關系抽取的準確性和處理速度的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，包括以下步驟：
3、步驟1：輸入文本和圖像進行預處理，利用大語言模型輔助，構建文本和圖像的圖形表示；
4、步驟2：利用實體鏈接器，從文本標注實體鏈接知識圖譜實體關系三元組，構建知識圖譜kg；
5、步驟3：以標注實體為錨點，利用相似度計算構建統一結構圖wg；
6、步驟4：利用“圖信息瓶頸技術”和注意力機制優化融合圖形，除去多余的點和邊；
7、步驟5：利用圖卷積網絡提取和融合特征，結合語義和結構特征經過標準化處理后用于預測原始文本中兩個實體之間的關系抽取。
8、優選的，所述步驟1中，構建文本和圖像的圖形表示包括以下操作：
9、給定一對圖像和文本（i,t），首先對文本t進行預處理，利用bert分詞器對文本進行精準分割，生成文本圖tg，節點表示文本中的各個詞，邊表示詞與詞之間的語義關系；
10、接著，針對圖像i，使用初始文本t和人為設計的指令p作為提示模板，通過gpt生成對應的文本描述d及其三元組表示（h,r,t），將圖像信息轉化為文本描述，構建圖像圖ig。
11、優選的，所述步驟2中，文本中提取實體并鏈接至知識圖譜包括以下操作：
12、通過命名實體識別提取文本中的實體，并采用實體鏈接技術將提取的實體與知識圖譜中的相應實體三元組鏈接，生成錨點實體；
13、使用余弦相似度計算來評估文本實體與知識圖譜中實體的相似度，并基于此匹配最相關的實體，形成知識圖譜kg。
14、優選的，所述步驟3中，構建統一結構圖wg時，基于相似度計算將圖像圖ig、文本圖tg和知識圖譜kg融合成一個統一圖結構；
15、結構圖wg的結點集合v包括來自文本圖、圖像圖和知識圖譜的實體和關系，邊的集合e表示節點間的關系。
16、優選的，所述步驟4中，利用圖信息瓶頸技術和注意力機制優化融合圖形，去除多余的節點和邊，優化過程包括：
17、節點過濾：通過動態采樣決定每個節點是否被保留，采樣過程基于圖中節點的特征和上下文信息；
18、邊過濾：通過計算邊的相似度評估邊的存在概率，去除不相關的邊。
19、優選的，所述步驟5中，使用圖卷積網絡提取和融合特征，經過標準化處理后，輸出用于預測原始文本中兩個實體之間關系的特征表示；圖卷積網絡通過多層卷積操作更新節點特征，結合鄰接關系進行特征融合。
20、優選的，所述步驟5中，經過圖卷積網絡編碼后，得到的節點表示通過全連接層映射到關系類別，最終預測文本中兩個實體之間的關系。
21、優選的，所述步驟四中，圖信息瓶頸技術通過動態調整節點的保留狀態和邊的過濾，進一步提高關系抽取的準確性，其中，節點過濾和邊過濾是基于圖中節點的上下文信息和目標實體對的影響來進行優化。
22、優選的，所述步驟四中，注意力機制通過圖注意力模型根據節點特征和連接關系動態調整信息傳遞的權重，以增強圖中節點間的信息交流，并優化圖中的不同節點之間的關系。
23、優選的，所述步驟5中，圖卷積網絡通過多層卷積對節點特征和鄰接關系進行編碼，提取特征后，通過全連接層進行關系分類，利用交叉熵損失函數訓練模型，最小化預測類別與真實類別之間的誤差。
24、本專利技術提供了基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法。具備以下有益效果：
25、本專利技術通過多模態數據融合，顯著提高了關系抽取的準確性和處理速度。利用圖信息瓶頸技術和圖卷積網絡對圖結構進行優化，消除了冗余信息，從而有效地提取和融合多模態數據中的語義特征，該方法不僅解決了知識圖譜不完整性的問題，還通過標準化處理提高了預測結果的準確性，提供了一種新的思路和有效的方案，極大地提升了多模態數據處理領域中的關系抽取性能。
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1.基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟1中，構建文本和圖像的圖形表示包括以下操作：
3.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟2中，文本中提取實體并鏈接至知識圖譜包括以下操作：
4.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟3中，構建統一結構圖WG時，基于相似度計算將圖像圖IG、文本圖TG和知識圖譜KG融合成一個統一圖結構；
5.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟4中，利用圖信息瓶頸技術和注意力機制優化融合圖形，去除多余的節點和邊，優化過程包括：
6.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟5中，使用圖卷積網絡提取和融合特征，經過標準化處理后，輸出用于預測原始文本中兩個實體之間關系的
7.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟5中，經過圖卷積網絡編碼后，得到的節點表示通過全連接層映射到關系類別，最終預測文本中兩個實體之間的關系。
8.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟四中，圖信息瓶頸技術通過動態調整節點的保留狀態和邊的過濾，進一步提高關系抽取的準確性，其中，節點過濾和邊過濾是基于圖中節點的上下文信息和目標實體對的影響來進行優化。
9.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟四中，注意力機制通過圖注意力模型根據節點特征和連接關系動態調整信息傳遞的權重，以增強圖中節點間的信息交流，并優化圖中的不同節點之間的關系。
10.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟5中，圖卷積網絡通過多層卷積對節點特征和鄰接關系進行編碼，提取特征后，通過全連接層進行關系分類，利用交叉熵損失函數訓練模型，最小化預測類別與真實類別之間的誤差。
...【技術特征摘要】
1.基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟1中，構建文本和圖像的圖形表示包括以下操作：
3.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟2中，文本中提取實體并鏈接至知識圖譜包括以下操作：
4.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟3中，構建統一結構圖wg時，基于相似度計算將圖像圖ig、文本圖tg和知識圖譜kg融合成一個統一圖結構；
5.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟4中，利用圖信息瓶頸技術和注意力機制優化融合圖形，去除多余的節點和邊，優化過程包括：
6.根據權利要求1所述的基于大模型生成和知識圖譜集成的多模態關系抽取方法，其特征在于，所述步驟5中，使用圖卷積網絡提取和融合特征，經過標準化處理后，輸出用于預測原始文本中兩個實體之間關系的特征表示；圖卷積網絡通過多層卷積操作更新節...
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