多模态知识图谱（Multimodal Knowledge Graphs）

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/

多模态知识图谱 是一个开源项目，它提供了一个整合了实体的数值数据、图像数据和时间信息的知识图谱资源。这个项目旨在推动对复杂、多维度信息的深度学习理解和表示。

项目介绍

该项目包括了Facebook的知识图谱FB15k的扩展版本，以及对应的YAGO15k和DBpedia15k数据集。每个实体不仅包含传统的三元组信息，还附带了数值数据（如统计信息）、图像链接以及时间戳等丰富的附加信息。此外，项目还提供了同一实体在不同数据集之间的sameAs链接。

项目技术分析

项目提供的不仅仅是数据集，还包括了几种处理这些数据的方法。例如，它提出了一种将数值数据与机器学习模型融合的方法（KBlrn），用于提升知识图谱补全任务的效果。此外，还有利用VGG16进行图像特征学习的方法，以支持视觉-关系查询。最后，项目还探讨了如何在时序知识图谱中进行链接预测，这需要用到序列编码器的学习。

应用场景

这个项目非常适合于需要处理大量结构化和非结构化信息的应用，比如：

1. 智能问答系统：通过理解实体的数值属性和图像信息，可以提供更准确的答案。
2. 知识图谱补全：结合数值信息，可以更有效地预测缺失的关系。
3. 视觉搜索：利用图像数据和关系信息，可以在知识图谱上执行复杂的视觉查询。
4. 历史数据分析：时间信息可用于分析事件的发展趋势或预测未来变化。

项目特点

1. 全面性：涵盖了数值、图像、时间等多种类型的数据，为研究提供了丰富的多模态信息。
2. 开放源代码：所有数据和方法都遵循BSD-3-Clause许可证，鼓励社区贡献和使用。
3. 广泛适用性：支持多种常见知识图谱数据集，并提供了与其他数据集的链接。
4. 学术支持：项目相关的研究成果已发表在多个顶级会议，确保了其理论和技术的先进性。

如果你正在寻找一种方式来挖掘和理解复杂知识结构中的多模态信息，那么这个项目绝对值得你尝试。为了使用和引用这个项目，请参考文末给出的相关论文。

去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/