基于语义关联的电力计量跨媒体知识图谱构建方法

发布时间：2021-03-02 10:15

　　面向电力计量领域,文中提出了一种基于语义关联的跨媒体知识图谱构建方法。不同类型媒体的低层特征之间存在语义鸿沟,难以直接关联,但描述同一实体的不同类型媒体在高层语义上具有相同的语义标签信息,即存在语义关联。文中基于电力计量领域的知识特点,通过语义分析与特征提取、语义关联挖掘、跨媒体本体构建等核心步骤来完成跨媒体知识图谱。实验结果表明所提构建方法有效,并且可以支持电力计量领域的跨媒体检索应用。 

【文章来源】：计算机科学. 2020,47(S2)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

跨媒体知识图谱构建流程框架

对于音频模态,提取语音特征参数MFCC。以“电能表”类别中的12号音频为例,提取结果如图9所示,提取的MFCC的声谱二维数组如图9所示,数组大小为154*13。根据得到的各个音频模态的数组,可以进行矩阵相似度计算,从而得到音频单模态之间的相似性。以图片模态为例,对训练样本进行相似性计算,结果如图10所示。

以图片模态为例,对训练样本进行相似性计算,结果如图10所示。从相似矩阵中可以观察到,同语义的图片对象相似度要高一些。因此,采用本文方法分析语义关联性具备合理性。

【参考文献】：
期刊论文
[1]跨媒体知识图谱构建中多模态数据语义相关性研究[J]. 熊回香,杨滋荣,蒋武轩.  情报理论与实践. 2019(02)
[2]基于深度学习的数字图书馆跨媒体语义检索方法研究[J]. 彭欣.  情报探索. 2018(02)
[3]基于潜语义主题加强的跨媒体检索算法[J]. 黄育,张鸿.  计算机应用. 2017(04)
[4]跨媒体分析与推理:研究进展与发展方向（英文）[J]. Yu-xin PENG,Wen-wu ZHU,Yao ZHAO,Chang-sheng XU,Qing-ming HUANG,Han-qing LU,Qing-hua ZHENG,Tie-jun HUANG,Wen GAO.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[5]基于关联规则挖掘的跨网络知识关联及协同应用[J]. 黄晓雯,严明,桑基韬,徐常胜.  计算机科学. 2016(07)
[6]基于语义关联挖掘的数字图书馆跨媒体检索方法研究[J]. 明均仁,何超.  图书情报工作. 2013(07)



本文编号：3059090