多模态知识图谱

什么是多模态知识图谱？

多模态知识图谱是一种基于多种数据源和模态信息进行建模的知识图谱，除了传统的文本、结构化数据和关系数据外，还包括图像、视频、音频等多种形式的非结构化数据。在多模态知识图谱中，每个实体和关系都可能包含不同的数据模态，这些数据之间通过共同的特征和属性进行关联和建模，可以更全面、更准确地描述复杂的现实世界。

多模态知识图谱的建模过程需要包括多个方面，如数据融合、特征提取、实体识别和关系建模。具体包括：

数据融合：将来自不同模态的数据源进行融合，采用合适的方法处理不同数据模态之间的异质性和不兼容性。

特征提取：针对非结构化数据如图像、视频和音频等，需要进行特征提取和降维处理，抽取其中的关键特征供后续处理使用。

实体识别：对于不同模态的数据源，需要识别出其中的实体，使用合适的算法和模型进行特征提取和实体识别。

关系建模：基于实体之间的关联特征和属性，建立实体之间的关系图谱，提供复杂的语义关联。

多模态知识图谱在社交推荐、自动驾驶和智能问答等领域具有广泛的应用前景，可以提供更全面、更丰富的知识推荐和查询服务。

星环科技知识图谱平台-Sophon

星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。

星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。

同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《Market Guide for Artificial Intelligence Startups， Greater China》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEE P2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。