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復(fù)旦大學(xué)與達觀數(shù)據(jù)聯(lián)合研究成果被國際AI頂會《AAAI 2024》收錄

分類：新聞動態(tài)
發(fā)表：2024-01-26

近日，復(fù)旦大學(xué)肖仰華教授科研團隊聯(lián)合達觀數(shù)據(jù)技術(shù)團隊，在人工智能大規(guī)模多模態(tài)知識圖譜模型獲得重要突破，采用為三元組事實配圖的方式建立大規(guī)模多模態(tài)知識圖譜ImgFact，同時提出一種新穎的pipeline方法，該模型顯著優(yōu)于現(xiàn)有多模態(tài)知識圖譜以及VisualChatGPT增強方案，論文成果被國標人工智能領(lǐng)域頂會《AAAI2024》收錄。

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論文內(nèi)容預(yù)覽

目前，大部分多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建工作主要側(cè)重于實體層面的多模態(tài)信息匹配，往往忽略了實體間關(guān)系的多模態(tài)信息。因此，在本文中，我們采用為三元組事實配圖的方式，以建立大規(guī)模多模態(tài)知識圖譜。這些圖片不僅反映實體信息，還呈現(xiàn)了它們之間的關(guān)系信息。此外，我們還提出了一種新穎的pipeline方法，包括三元組事實過濾、圖片檢索、基于實體的圖片過濾、基于關(guān)系的圖片過濾以及圖片聚類?；谝陨喜襟E，我們構(gòu)建了多模態(tài)知識圖譜ImgFact，包含247,732個三元組事實和3,730,805張圖片。在實驗中，通過人工和自動評估，驗證了ImgFact中圖片的可靠性。利用這些圖片，進一步地提升了模型在下游任務(wù)（如鏈接預(yù)測和關(guān)系分類）上的性能。在與現(xiàn)有多模態(tài)知識圖譜以及VisualChatGPT增強方案的比較中，通過我們ImgFact優(yōu)化的模型，在關(guān)系分類F1上取得了8.38%和9.87%的顯著提升。

AAAI

AAAI由國際先進人工智能協(xié)會（Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI）主辦，是人工智能領(lǐng)域的頂級會議之一，也是中國計算機學(xué)會（CCF）推薦的A類國際學(xué)術(shù)會議。其接收論文范圍涵蓋了人工智能領(lǐng)域的多個方向，包括機器學(xué)習(xí)、知識表示與推理、自然語言處理、計算機視覺、智能體與多智能體系統(tǒng)等。本屆會議共收到9862篇份論文投稿，最終錄用2342篇論文，錄用率23.75%。

達觀數(shù)據(jù)與復(fù)旦大學(xué)長期以來建立了深入的產(chǎn)學(xué)研合作，共同組建了“金融垂域應(yīng)用大模型校企聯(lián)合研究中心”、“文本挖掘聯(lián)合實驗室”、浦東新區(qū)院士（專家）工作站，開展定期的技術(shù)講座，設(shè)立“復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院達觀數(shù)據(jù)獎學(xué)金”，旨在共同推動文本語義以及知識圖譜大模型領(lǐng)域的人才培養(yǎng)、科研和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。