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一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法與系統(tǒng)

文檔序號:40611972發(fā)布日期:2025-01-07 20:56閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法,其特征在于,所述方法包括:

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法,其特征在于,所述輸入多模態(tài)跨界物業(yè)服務(wù)數(shù)據(jù)知識圖譜g和服務(wù)請求q,利用預(yù)訓(xùn)練模型對服務(wù)請求q以及知識圖譜g中的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,提取得到服務(wù)請求特征q、實(shí)體特征e、關(guān)系特征r、文本描述特征td、圖像語義特征p、視頻語義特征v,具體為:

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法,其特征在于,對所述實(shí)體特征e、文本描述特征td、圖像語義特征p、視頻語義特征v進(jìn)行矩陣相乘,從而映射到相同的語義空間,得到服務(wù)實(shí)體特征所有服務(wù)實(shí)體的服務(wù)實(shí)體特征集合記為具體為:

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法,其特征在于,把所述服務(wù)實(shí)體特征集合輸入到transformer模型,并利用所述服務(wù)請求特征q對所述知識圖譜g進(jìn)行過濾,縮小服務(wù)檢索范圍,得到所述知識圖譜g的知識圖譜子集g,具體為:

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法,其特征在于,在所述知識圖譜子集g的范圍內(nèi)構(gòu)造服務(wù)融合強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,針對執(zhí)行服務(wù)融合策略的智能體定義服務(wù)融合過程中強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài)、動作、狀態(tài)轉(zhuǎn)移和獎勵機(jī)制,具體為:

6.如權(quán)利要求2或5所述的一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法,其特征在于,利用所述服務(wù)融合強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型和所述知識圖譜g對所述智能體進(jìn)行離線訓(xùn)練,形成離線訓(xùn)練后的策略網(wǎng)絡(luò),該策略網(wǎng)絡(luò)的輸入是由所述知識圖譜子集g和所述服務(wù)請求特征q所構(gòu)成的知識圖譜子集特征表達(dá)z,具體為:

7.一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合系統(tǒng),其特征在于,所述系統(tǒng)包括:

8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),其上存儲有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于多跳轉(zhuǎn)多模態(tài)知識圖譜的服務(wù)融合方法與系統(tǒng)。利用預(yù)訓(xùn)練模型對服務(wù)請求和知識圖譜進(jìn)行編碼,得到服務(wù)請求特征、實(shí)體特征、關(guān)系特征、文本描述特征、圖像語義特征、視頻語義特征;把實(shí)體特征、文本描述特征、圖像語義特征、視頻語義特征融合得到服務(wù)實(shí)體特征,并將其輸入到Transformer模型,利用服務(wù)請求特征對知識圖譜進(jìn)行過濾得到知識圖譜子集;構(gòu)造并利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型和知識圖譜訓(xùn)練形成離線策略網(wǎng)絡(luò);在線更新離線策略網(wǎng)絡(luò),在獎勵機(jī)制的引導(dǎo)下建立起不同服務(wù)實(shí)體之間的聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)服務(wù)融合。本發(fā)明克服了推理效率低下和跨模態(tài)關(guān)聯(lián)困難等問題;克服了傳統(tǒng)模型在跨領(lǐng)域關(guān)系和語境捕捉方面的不足,提高了知識圖譜推理的精度和效率。

技術(shù)研發(fā)人員:周凡,林格,陳小燕,劉明陽
受保護(hù)的技術(shù)使用者:中山大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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