【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识图谱，尤其涉及一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法。
技术介绍
1、随着人工智能、大数据与物联网技术的迅速发展，知识图谱作为一种能够结构化表征海量信息并揭示实体间语义关系的重要工具，已广泛应用于搜索引擎、智能问答、推荐系统及医疗健康领域，，为提升知识图谱构建的广度与深度，研究者开始尝试引入图像、音频、视频多模态数据，实现对复杂语义的全面建模，然而，现有的知识图谱构建方法主要依赖于结构化或半结构化的文本数据，对于非文本模态的数据处理能力有限，导致生成的图谱在信息完整性和语义丰富性方面存在明显不足。
2、具体来说，现有方法在多模态数据处理过程中普遍存在以下缺陷：首先，多模态数据之间缺乏统一的语义对齐机制，不同模态的特征难以在同一向量空间中进行有效融合；其次，传统建模手段无法动态响应多模态数据在时间和语义上的变化，缺乏灵活的数据更新与采样策略，导致图谱构建周期长、时效性差；再次，已有方法对知识图谱结构的优化大多基于静态规则或单一策略，难以兼顾语义一致性与结构合理性，容易引入冗余节点和错误关系，影响图谱...
【技术保护点】
1.一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：>
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于大模型与多模态数据融合的知识图谱优化方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴君麟，
申请(专利权)人：福州半云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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