对齐

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以表窥里:聚焦表层信息的通用实体对齐方法
《计算机系统应用》2025年第4期286-297,共12页郑百川 陈凯 李升辉 李冰倩 张宁 
在知识图谱的整合过程中,实体对齐(EA)任务至关重要.最先进的研究引入了外部知识(属性文本、时间戳、图像信息等)以及多模态方法,取得了较高的精度,但这些方法往往对特定结构有较强的依赖性,这限制了它们在不同结构知识图谱实体对齐任...
关键词：知识图谱 实体对齐 TRANSFORMER 
FGITA:一种基于细粒度对齐的多模态命名实体识别框架
《小型微型计算机系统》2025年第4期769-775,共7页吕学强 王涛 游新冬 赵海兴 才藏太 陈玉忠 
北京市自然科学基金项目(4212020)资助;国家自然科学基金项目(62171043)资助;北京未来区块链与隐私计算高级创新中心、中央引导地方性项目(2020L3024)资助;北京市教育委员会研究与发展计划项目(KM202111232001)资助;图神经网络与数据挖掘应用平台项目(2022-ZJ-T02)资助.
命名实体识别任务旨在识别出非结构化文本中所包含的实体并将其分配给预定义的实体类别中.随着互联网和社交媒体的发展,文本信息往往伴随着图像等视觉模态信息出现,传统的命名实体识别方法在多模态信息中表现不佳.近年来,多模态命名实...
关键词：多模态 命名实体识别 信息抽取 知识图谱 对比学习 
基于部分标准对齐的协同遗传规划算法解决本体匹配问题
《计算机应用研究》2025年第4期1095-1101,共7页姜照航 吕青 戴可涛 孙东磊 
山西省省筹资金资助回国留学人员科研资助项目(2023061)。
本体异质性阻碍了知识交互和数据共享。本体匹配通过整合相似度特征解决多种异质问题。为提高匹配结果的质量,提出了基于部分标准对齐(PSA)的协同遗传规划算法。该算法利用基于自适应概率的交叉策略和基于语义相似度的变异策略,平衡局...
关键词：本体匹配 部分标准对齐 协同遗传规划 适应度函数 PSA修正 
面向多模数据的引导-对齐情绪推理方法
《东南大学学报(自然科学版)》2025年第2期585-592,共8页张艳 夏雨琪 丁凯 刘阳炀 王年 
国家重点研发计划资助项目(2022YFF0604801);安徽省高校协同创新资助项目(GXXT⁃2022⁃038);合肥市自然科学基金资助项目(202303);皖江中心产业化资助项目(2024340104001649).
表情和声音等微观情绪需近距离交互采集。为了将空间尺度大、数据容易获取的姿态信息作为情绪表达的载体,提出一种基于引导-对齐模块的情绪推理方法。其中引导模块借助面部关键点指导姿态特征的提取,进行帧图像二级筛选;首先提取出同时...
关键词：情绪推理 多模态 特征对数对齐 引导特征 
低码率生成式无人机视频编码算法
《数据采集与处理》2025年第2期320-333,共14页刘美琴 陈虹宇 周一鸣 倪文昊 
国家自然科学基金(62372036)。
空天地海复杂环境下海量的视频数据给有限的传输带宽和存储设备带来了巨大的压力,因此如何提高视频编码技术在低码率条件下的编码效率显得尤为关键。近年来,基于深度学习的视频编码算法取得了良好的进展,却因优化目标与感知质量失配、...
关键词：视频编码 扩散模型 感知质量 帧间对齐 低码率 
结合动态循环金字塔与任务解耦的无锚框检测
《计算机工程与设计》2025年第4期1157-1166,共10页孙一杰 李晓明 
国家自然科学基金项目(61373099)。
为解决现有无锚框网络缺乏精确的特征融合引导、解耦头获取任务特征不足,以及无锚框本身存在的边界框漂移的问题,提出一种结合循环特征融合与任务解耦的无锚框检测模型。设计动态循环特征金字塔,动态对齐并融合多尺度特征,以循环机制增...
关键词：目标检测 无锚框 特征融合 任务特征 多尺度特征 任务对齐 标签分配 
融合主题模型的图卷积神经网络知识图谱实体对齐
《计算机系统应用》2025年第4期207-217,共11页李腾腾 杨光 
实体对齐技术旨在识别并匹配不同知识图谱中指代同一实体的项,对于知识图谱的融合具有至关重要的作用,其在知识补全、社交网络分析等多个领域已经展现出广泛的应用潜力与显著的实用价值.随着基于知识表征学习的实体对齐方法的不断演进,...
关键词：知识图谱 实体对齐 主题模型 图卷积神经网络 
基于图神经网络的测井领域知识图谱实体对齐方法
《计算机技术与发展》2025年第4期121-126,共6页曹茂俊 王瑞芳 张国良 
中石油科技技术开发项目(2021DJ4001);黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20220253);东北石油大学特色领域团队专项项目(2022TSTD-03)。
针对测井领域数据资产知识图谱在数据融合时出现的命名规则呈现高度多样性、行业特性显著且语义实体繁多的情况,导致测井知识图谱中实体存在大量歧义、冗余及关联错误等问题,该文提出了一种基于结构嵌入与属性嵌入的知识图谱实体对齐方...
关键词：知识图谱 实体对齐 图卷积神经网络 图注意力神经网络 高速公路网络机制 
融合多模态特征的可解释推荐算法
《计算机系统应用》2025年第3期62-71,共10页王紫萱 张凯涵 蔡江辉 郭青松 徐鑫芳 
国家自然科学基金(72171137,62401525);山西省基础研究计划(202203021222075,202203021211331)。
可解释推荐算法利用行为信息和其他相关信息不仅生成推荐结果而且提供推荐理由,从而增加推荐的透明度和可信度.传统的可解释推荐算法往往局限于分析评分数据和文本数据,对图像这类数据利用并不充分,且并没有很好地考虑模态间的有效融合...
关键词：可解释推荐 多模态 特征融合 交叉注意力 模态对齐 
基于多原型重放和对齐的类增量无源域适应
《计算机科学》2025年第3期206-213,共8页田青 康陆禄 周亮宇 
国家自然科学基金(62176128);江苏省自然科学基金(BK20231143);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题(KFKT2022B06);中央高校基本科研基金(NJ2022028);江苏省“青蓝工程”人才计划项目。
传统无源域适应通常假设目标域数据全部可用,然而在实际应用中目标域数据常以流的形式出现,即未标记的目标域中的类会依次增加,这无疑带来了新的挑战。首先,在每个时间步骤中,目标域的标签空间都是源域的一个子集,盲目对齐反而会导致模...
关键词：无源域适应 类增量学习 多原型 对比学习 迁移学习 
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