面向中文多模态知识图谱的MMPKUBase
计算与语言
2024-08-06 v1 多媒体
摘要
多模态知识图谱已成为一种强大的信息表示方法，结合来自不同模态的数据，如文本、图像和视频。尽管已构建了若干此类知识图谱并在视觉问答和推荐系统等应用中发挥重要作用，但仍面临挑战。包括稀缺的高质量中文知识图谱以及现有多模态知识图谱的领域覆盖有限等。本文介绍MMPKUBase，一个覆盖多样领域的稳健且广泛的中文多模态知识图谱，包括鸟类、哺乳动物、蕨类等，包含超过50,000个实体和超过100万张过滤后的图像。为确保数据质量，我们采用原型对比学习和孤立森林算法来精炼图像数据。此外，我们开发了一个用户友好的平台来促进图像属性探索。
引用
@article{arxiv.2408.01679,
title = {MMPKUBase: A Comprehensive and High-quality Chinese Multi-modal Knowledge Graph},
author = {Xuan Yi and Yanzeng Li and Lei Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01679},
year = {2024}
}