基于知识图谱与深度学习的贵州苗族蜡染文化保护
应用统计
2024-04-10 v1
摘要
在全球化的趋势下，中国的文化遗产面临逐渐消失的危险。保护和传承这些宝贵的文化资源已成为一项关键任务。本文聚焦于中国贵州省的苗族蜡染文化，探索知识图谱、自然语言处理和深度学习技术在蜡染文化推广与保护中的应用。我们提出了一种融合语义和视觉信息的双通道机制，旨在连接蜡染图案特征与文化内涵。首先，我们使用自然语言处理技术从文献中自动提取蜡染相关实体和关系，构建并可视化结构化的蜡染图案知识图谱。基于该知识图谱，用户可以文本搜索和理解特定图案的图像、含义、禁忌等文化信息。其次，针对蜡染图案分类，我们提出了一种改进的ResNet34模型。通过将平均池化和卷积操作嵌入残差块，并引入长程残差连接，提升了分类性能。通过将图案图像输入该模型，可以准确识别其主题，进而理解其背后的文化内涵。实验结果表明，我们的模型在准确率、精确率、召回率和F1分数等评估指标上优于其他主流模型，分别达到99.0%、99.0%、98.9%和99.0%。本研究为蜡染文化的数字化保护提供了新思路，并展示了人工智能技术在文化遗产保护中的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2404.06168,
title = {Protection of Guizhou Miao Batik Culture Based on Knowledge Graph and Deep Learning},
author = {Huafeng Quan and Yiting Li and Dashuai Liu and Yue Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.06168},
year = {2024}
}