中圖分類號：TN915.5-34；TP391.3 文獻標識碼：A 文章編號：1004-373X（2025）16-0133-06

Multimodal resource retrieval and cross-modal map construction

PUYefen （Xi'anMedicalUniversity，Xi'an71OO21，China）

Abstract：With therapid developmentof information technology，thenumberof multimodaldigitalresources issurging，and theintelligentretrievalandcros-modalcorrelationanalysishasbecomeresearch hotspots.Consideringthatknowledgegraphis aneffectiveknowledgeexpressionandmanagementtoo，aconstructionmethodofknowledgegraphofmultimodaldigital resourcesispopdasedonthisostrutionmethd，theintellgenteealgoritndoss-modalssocaoalis modelaredesigndtoprovideaspeificimplementationpathfortheintellientretrievalndcos-modalassiationanalysisf multimodaldigitalresoures.Theproposedconstructionmetod，intellgentretrievalalgorithmandross-modalaociation analysismodelareverifiedbyexamples.Theresultsshowthattheproposedmethodandmodelarefeasibleand efectivein dealing withtheintellgentretrievalandcross-modalcorelationanalysisofmultimodaldigitalresources，whichcanprovide strongsupportforsolvingproblemsrelatedtomulti-modaldigitalresourcesandpromotethevigorousdevelopmentof informatization.

Keywords：multimodaldigitalresource;intellgentretrieval;coss-modalcorrelationanalysis;；knowledgegraph;relation extraction;semantic network;database

0 引言

隨著數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展，多模態(tài)數(shù)字化資源呈現(xiàn)出前所未有的增長態(tài)勢。互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)數(shù)據(jù)庫和各種智能裝置中，都存有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)資源具有顯著的異構(gòu)性、海量性和復雜性特征，使得現(xiàn)有的文獻檢索與分析方法難以有效應對2。一方面，使用者在搜尋資訊時，常常穿梭于各類型平臺、不同的資料庫，但這些平臺的信息檢索不便捷，內(nèi)容還不夠完整；另一方面，各模態(tài)資源未很好地結(jié)合起來，其價值未得到充分發(fā)揮。而知識圖譜作為一項全新的知識表示與管理技術(shù)，可以將多模態(tài)信息中的實體關(guān)系、屬性等關(guān)聯(lián)在一起，構(gòu)成一個有組織的知識網(wǎng)，從而有效地檢索多模態(tài)數(shù)字化資源，并對多種模態(tài)的信息進行跨模態(tài)的相關(guān)性分析。

鑒于知識圖譜是有效的知識表達與管理工具，本文提出一種多模態(tài)數(shù)字化資源知識圖譜的構(gòu)造方法。基于該方法，設(shè)計智能檢索算法和跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型，為多模態(tài)數(shù)字化資源的智能化檢索與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析提供具體的實現(xiàn)路徑。通過實例對所提出的構(gòu)造方法、智能檢索算法以及跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型進行驗證，結(jié)果表明，所提方法和模型在處理多模態(tài)數(shù)字化資源的智能化檢索與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析方面具備可行性與有效性，可為解決多模態(tài)數(shù)字化資源相關(guān)問題提供有力支持，推動信息化事業(yè)蓬勃發(fā)展。

1相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)

1.1跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析方法

跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析的目的是從各種模態(tài)的數(shù)字資源中發(fā)掘出可能的相關(guān)性。目前常用的關(guān)聯(lián)分析方法有基于特征的關(guān)聯(lián)分析、基于語義的關(guān)聯(lián)分析和基于深度學習的關(guān)聯(lián)分析三種[4-8]。

基于特征的關(guān)聯(lián)分析是對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征量提取和相似性度量，構(gòu)建相關(guān)關(guān)系。比如，針對文本和圖像數(shù)據(jù)，分別進行文本的文字向量特征和圖像的可視化特征提取。依據(jù)文本的文字矢量 t=（t₁，t₂，…，t_n） 和圖像的可視化特征向量 i=（i₁，i₂，…，i_m） ，用歐氏距離來計算相似度，公式如下：

歐氏距離越小，表示兩者的關(guān)聯(lián)度越高。

基于語義的關(guān)聯(lián)分析是一種以語義為基礎(chǔ)的方法。該方法利用建立的語義模型將各種類型的數(shù)據(jù)在相同的語義空間進行映射，找出各種類型數(shù)據(jù)的語義聯(lián)系。例如，本體可用來定義語義概念，并在此基礎(chǔ)上進行模式間的匹配。

基于深度學習的關(guān)聯(lián)分析方法采用一種新型的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對多個模式數(shù)據(jù)的自動學習，利用率高。例如，可以建立一個以文本與圖像為輸入的多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)的損耗函數(shù)為：

式中： N 為樣本數(shù)量； L_i（θ） 是第 i 個樣本的損失函數(shù)； θ 為網(wǎng)絡(luò)參數(shù)?？梢酝ㄟ^最小化損失函數(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而實現(xiàn)跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析。

1.2 知識圖譜的基礎(chǔ)理論

知識圖譜是通過實體、關(guān)系、屬性等構(gòu)成的圖形來表達知識的一種方法，其中實體代表真實世界中的明確實物或概念，關(guān)系代表這些對象之間的關(guān)聯(lián)，屬性代表這些對象的特性。

知識圖譜的建立包括數(shù)據(jù)收集、知識提取、知識融合、知識表示和知識儲存等步驟。在數(shù)據(jù)收集過程中，本文通過多種渠道獲取不同形式的數(shù)據(jù)。

知識提取就是將實體、關(guān)系、屬性提取出來，利用命名實體識別（NER）方法進行文本數(shù)據(jù)的實體表示和實體間的關(guān)系提取?？赏ㄟ^訓練NER模型以辨識文本中的實體，諸如人名、地名等。

知識融合就是將多個來源的知識集成在一起，從而消除知識之間的矛盾。實體對齊、屬性融合是目前常用的兩種知識融合方式。實體對齊指的是在不同的數(shù)據(jù)源中，將代表相同實體的各種識別符整合在一起[10]。

知識表示是將知識圖譜中的實體、關(guān)系和屬性以合適的方式表示出來。常用的知識表達方式為 （e₁，r，e₂） 其中 e₁，e₂ 是實體， r 表示它們之間的關(guān)系。

知識存儲是將表示好的知識圖譜存儲在數(shù)據(jù)庫中，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫或圖數(shù)據(jù)庫。

知識圖譜已被廣泛用于信息檢索、智能問答以及推薦系統(tǒng)中，比如，在一個智能問答系統(tǒng)中，用戶的提問能夠被更加準確地理解，而相應的回答也能夠根據(jù)知識圖譜得到。

2多模態(tài)數(shù)字化資源知識圖譜構(gòu)建方法

2.1數(shù)據(jù)采集與預處理

2.1.1 數(shù)據(jù)采集

多模態(tài)數(shù)字化資源的獲取途徑包括網(wǎng)絡(luò)、專業(yè)數(shù)據(jù)庫、社會媒體。本文使用網(wǎng)絡(luò)爬行器，從一些著名的新聞網(wǎng)站上獲取到約5000篇包含文本、圖像及視頻鏈接的報道。新聞報道以文字和多媒體的形式為知識圖譜的建構(gòu)提供了大量的資料。鑒于專業(yè)數(shù)據(jù)庫是一個很好的資源[]，本文檢索了2000篇學術(shù)論文數(shù)據(jù)，檢索到的文獻有助于增強知識圖譜的專業(yè)性。還利用社會媒介API，采集10000篇包含圖像和文本說明的微博消息，以真實地反映大眾的興趣愛好和熱門話題。數(shù)據(jù)來源及數(shù)量分析如表1所示。

表1數(shù)據(jù)來源及數(shù)量分析

2.1.2 數(shù)據(jù)預處理

因數(shù)據(jù)的噪聲、冗余、格式不統(tǒng)一，故進行數(shù)據(jù)預處理。對于文本資料，清除HTML標記、特殊字符和停用詞[12，5000篇新聞稿件進行數(shù)據(jù)清洗后，數(shù)量減少大約15% 。再采用分詞工具將處理數(shù)據(jù)劃分成可以被實體識別和語義分析的單個單元。另外，將所采集的3000張圖像進行亮度調(diào)整和對比度增強處理，其像素標注成512×512 。對音頻和視頻數(shù)據(jù)執(zhí)行格式變換和降噪，音頻統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為MP3格式，視頻統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為MP4格式。在噪聲處理環(huán)節(jié)，音頻數(shù)據(jù)的噪聲減少 20%。

2.2 知識提取

2.2.1 實體提取

實體提取就是在大量的數(shù)據(jù)中提取有特殊含義的對象。本文采用NER方法，對5000篇新聞和2000篇期刊論文數(shù)據(jù)進行分析。識別3000個角色實體、2000個組織實體和1500個位置實體。在圖像數(shù)據(jù)中，使用目標檢測算法辨識3000張圖像的5000個實體，例如車輛、建筑物、動物等。在音頻與視頻數(shù)據(jù)中，以語音識別和目標檢測相結(jié)合的方式，從 1 000 個音頻與500個視頻中提取2000個實體。實體提取結(jié)果如表2所示。

表2實體提取結(jié)果

2.2.2 關(guān)系提取

關(guān)系提取用于確定實體間的關(guān)系。本文以文本數(shù)據(jù)為依托，以關(guān)系提取模型為方式，對含有實體的語句進行關(guān)聯(lián)規(guī)則提取[13]。從7000份資料中提取1000個如“合作”“師生\"之類的角色關(guān)系，800個人物與機構(gòu)關(guān)系，如“任職”“創(chuàng)立\"等，500個組織與位置關(guān)系。

對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)推理，將各模態(tài)信息綜合起來進行關(guān)聯(lián)。例如，“擁有”“使用”之類的對象關(guān)系可通過文字說明和分析圖像內(nèi)容來確定。

2.2.3 屬性提取

屬性提取指從對象中提取出實體的特性和屬性。對7000份文本數(shù)據(jù)進行姓名、性別、年齡等特征提取，得到5000個特征資料，獲得諸如創(chuàng)建時間和業(yè)務范圍之類的組織特性3000個，取得如面積、人口等地點特征2000個。在圖像數(shù)據(jù)中，圖像分析技術(shù)可以將顏色、形狀、尺寸等屬性提取出，如從3000張圖像中提取出4000個屬性信息。屬性提取類型如表3所示。

表3屬性提取類型

2.3 知識融合

知識融合是建立多模態(tài)數(shù)字化資源知識圖譜的重要環(huán)節(jié)，其目的是將各信息源中提取出的知識有機地結(jié)合起來，排除信息間的矛盾和重復，形成一個統(tǒng)一、連貫的知識系統(tǒng)。

在實體對齊中，將代表相同實體的多個標識符在不同的數(shù)據(jù)源中進行匹配與組合。例如，一個人在報紙和學術(shù)文章中可以有兩種說法。本文將基于規(guī)則的方法與機器學習技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了對5000條信息的對齊，準確率為 90% 。

關(guān)系融合是指在多個數(shù)據(jù)源中，對相同的關(guān)系用多個不同的描述來表達。例如，“任職于\"與“就職于”的意思都是某人在特定單位的職務關(guān)聯(lián)。本文在此基礎(chǔ)上集成了2300個關(guān)聯(lián)，從而有效地減少了冗余和模糊的關(guān)聯(lián)。

屬性融合就是將相同對象的多個屬性組合起來，使之互補。本文對角色屬性進行了多屬性融合，從多個數(shù)據(jù)源中提取了角色的職業(yè)、年齡等屬性，完成了8000多個角色屬性的融合，使得角色的屬性更全面、更精確。在此基礎(chǔ)上，提出了基于知識融合的知識圖譜構(gòu)建方法。

2.4知識表示與存儲

2.4.1 知識表示

知識表示就是對知識圖譜中的各種實體、關(guān)系、屬性用適當?shù)男问奖磉_，以便應用于計算機的分析和處理。知識表示的常用方式有三元組、圖、本體等。

三元組是一種以（實體1，關(guān)系，實體2）來表達知識的基本方式，比如（喬布斯，創(chuàng)建，蘋果商業(yè)機構(gòu)）。這種表達方式具有簡潔、直觀、便于保存和檢索的特點。

在智能家居系統(tǒng)中，知識表示技術(shù)能有效組織和管理各類設(shè)備信息與控制規(guī)則。例如，將“客廳空調(diào)”“臥室燈光”“廚房熱水器”等設(shè)備信息進行知識表示。

本文采用語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法，以節(jié)點表示實體，如“客廳空調(diào)”是一個節(jié)點，其屬性包括“品牌”“型號”“功率”等；以邊表示實體間關(guān)系，“客廳空調(diào)”與“客廳\"節(jié)點通過“安裝位置\"關(guān)系相連。當用戶下達“將客廳空調(diào)溫度調(diào)至26℃\"指令時，系統(tǒng)依據(jù)語義網(wǎng)絡(luò)中“客廳空調(diào)\"節(jié)點關(guān)聯(lián)的控制規(guī)則，快速執(zhí)行操作。

同時，引入本體論進一步細化知識表示，構(gòu)建智能家居本體模型，定義“設(shè)備類”“用戶類”“場景類\"等?！霸O(shè)備類\"下細分“空調(diào)子類”“燈光子類\"等，每個子類都有各自的屬性和行為。比如“空調(diào)子類”具有“調(diào)節(jié)溫度”“開關(guān)”等操作行為，且明確不同操作的前提條件和效果。通過這種結(jié)構(gòu)化的知識表示方式，系統(tǒng)不僅能準確理解設(shè)備功能和用戶需求，還能基于這些知識進行推理。當檢測到室內(nèi)溫度過高且用戶在家時，系統(tǒng)可自動推理出開啟空調(diào)制冷，實現(xiàn)智能家居的智能化控制與管理。

本體表示是通過對概念、屬性、關(guān)系等的定義，實現(xiàn)對知識的表達。該方法可以為知識的推斷和檢驗提供更加豐富的語義信息。為了更好地實現(xiàn)對多元數(shù)據(jù)資源的精確表達，本文采用了三元系統(tǒng)和本體論相結(jié)合的方法。

2.4.2 知識存儲

知識存儲指的是將所描述的知識映射保存到適當?shù)臄?shù)據(jù)庫中，以便對其進一步檢索和維護。傳統(tǒng)的知識儲存方法主要有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等。

基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的知識地圖數(shù)據(jù)存儲，將已有的知識地圖數(shù)據(jù)以關(guān)系表格的形式存儲，并采用已有的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對其進行有效管理。這種方法適用于大量的數(shù)據(jù)處理，且數(shù)據(jù)的一致性和交易性能都很好。

基于圖數(shù)據(jù)庫的存儲系統(tǒng)是針對圖形數(shù)據(jù)而設(shè)計的，可以對圖形數(shù)據(jù)進行有效查詢和運算。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)圖的遍歷和最短路徑的查找，與知識圖譜的特性更加吻合。為了更有效地檢索和分析多種形式的數(shù)字化資源知識，本文選用圖數(shù)據(jù)庫作為知識的存儲方式，并采用Neo4j數(shù)據(jù)庫對建立的圖形數(shù)據(jù)進行存儲。

3智能檢索與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析實現(xiàn)

3.1智能檢索算法設(shè)計

語義檢索法是實現(xiàn)智能化檢索的關(guān)鍵技術(shù)，它以理解用戶的查詢語義為目的，在多模態(tài)數(shù)字化資源中尋找符合的語言模型。該方法以自然語言處理技術(shù)為基礎(chǔ)，對用戶查詢的語義進行分析，得到相應的語義表達式，從而實現(xiàn)對查詢結(jié)果的自動識別。首先，應利用分詞、詞性標注和命名實體識別技術(shù)對語句進行前處理，獲取語句中的關(guān)鍵詞；其次，使用BERT和其他預訓練的自然語言模型，將檢索結(jié)果和源文檔進行語義映射，得到相同的語義空間。在該語義空間內(nèi)，由余弦相似度的向量確定查詢與資源的相關(guān)性。

在電商平臺進行商品檢索的場景中，以語義為依據(jù)的檢索算法作用顯著。倘若用戶在某大型電商平臺輸人“適合跑步的輕便透氣運動鞋”開展檢索，傳統(tǒng)檢索算法也許僅能匹配含有“跑步”“運動鞋\"等關(guān)鍵詞的商品，而語義檢索算法可更深層地滿足用戶的需求。語義檢索算法借助自然語言處理技術(shù)，對用戶輸人執(zhí)行分詞、詞性標注及語義分析操作，鑒別出“輕便”“透氣\"是針對商品屬性的要求，“跑步”屬于使用場景范疇，采用知識圖譜或者預訓練語言模型把這些語義與商品數(shù)據(jù)庫里的商品描述建立關(guān)聯(lián)。把“輕便”與商品“重量較輕”的屬性相關(guān)聯(lián)，把“透氣\"與“網(wǎng)面材質(zhì)\"“透氣孔設(shè)計\"等相關(guān)特征關(guān)聯(lián)，計算出商品數(shù)據(jù)庫中商品的語義相似度，再綜合考慮商品的類別、屬性、用戶評價等多方面內(nèi)容，選出與用戶語義需求匹配程度高的商品。該算法向用戶展示的不只是含有關(guān)鍵詞的運動鞋款，還精準定位到了采用超輕素材、透氣網(wǎng)布編排的、專為跑步這項運動設(shè)計的優(yōu)質(zhì)鞋，大幅提高了用戶檢索效率，改善了購物的綜合體驗。

3.2基于深度學習的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型

基于深度學習的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行學習，建立多模態(tài)相關(guān)分析模型。模型分為輸入層、隱藏層、輸出層三個部分。輸入層以文本或圖像等形式輸入各種數(shù)據(jù)，隱藏層利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取和變換輸入信息特征，而輸出層用于輸出數(shù)據(jù)模式間的相關(guān)度。此外，在訓練過程中，使用大量的跨模態(tài)樣本對模型進行訓練，利用最小化損失函數(shù)對模型參數(shù)進行優(yōu)化。所使用的基于交叉熵的損失函數(shù)是一種常用的度量關(guān)聯(lián)強度的方法。

在安防監(jiān)控領(lǐng)域，基于深度學習構(gòu)建的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型應用十分廣泛。模型采用聯(lián)合嵌入空間技術(shù)，將視頻與圖像的視覺特征向量、文本語義向量投射到同一維度的聯(lián)合嵌入空間中，在這個空間里語義相關(guān)但模態(tài)各異的信息會彼此挨近；當新的監(jiān)控數(shù)據(jù)、文本信息被輸人時，模型通過計算聯(lián)合嵌人空間里的距離判斷不同模態(tài)信息的關(guān)聯(lián)性。當新視頻畫面里某人物的視覺特征向量與文本描述所生成的語義向量在聯(lián)合嵌入空間中的距離小于預設(shè)閾值時，系統(tǒng)便會迅速關(guān)聯(lián)這兩者并做出預警通報，達成對可疑人員的精準地點鎖定。

基于深度學習實現(xiàn)的跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型消除了視頻、圖像與文本之間的模態(tài)隔閡，顯著提升了安防系統(tǒng)信息處理的效率與精準度，為城市安全構(gòu)筑了堅實后盾。

3.3檢索與分析系統(tǒng)實現(xiàn)

3.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

檢索與分析系統(tǒng)以數(shù)據(jù)層、處理層、應用層的結(jié)構(gòu)體系，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可重用性。

數(shù)據(jù)層主要是對多種形式的數(shù)字化資源及知識圖譜進行存儲。為了更好地實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的存儲與管理，本文利用Hadoop分布式文件系統(tǒng)（DistributedFileSystem，HDFS）設(shè)計存儲結(jié)構(gòu)，確保對海量數(shù)據(jù)高效存儲與管理。

處理層包括構(gòu)建知識圖譜、智能檢索、跨模態(tài)關(guān)聯(lián)性分析、數(shù)據(jù)分析等功能模塊。知識圖譜生成單元主要完成對多模態(tài)數(shù)據(jù)的實體、關(guān)系、屬性的提取和知識圖譜的生成?？缒B(tài)關(guān)聯(lián)分析模塊主要對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行相關(guān)性挖掘。

應用層通過Web和API兩個接口，為用戶提供數(shù)據(jù)檢索和分析的平臺。用戶只需在Web接口上進行簡單的查詢操作，就能得到檢索、關(guān)聯(lián)分析等綜合結(jié)果，并進行相關(guān)分析。開發(fā)人員可以將該系統(tǒng)與其他API界面相結(jié)合，使系統(tǒng)的擴展性和可維護性得到很大提高，并且便于與其他算法和數(shù)據(jù)源相結(jié)合。

3.3.2系統(tǒng)功能模塊實現(xiàn)

智能檢索模塊完成了對用戶請求的自動處理，并給出了相應的搜索結(jié)果。首先，對用戶的查詢語句做一定的預處理，得到相應的語義表達式；在此基礎(chǔ)上，利用知識圖譜和多元統(tǒng)計信息對檢索結(jié)果進行關(guān)聯(lián)分析，并予以分類。在2000個查詢的處理過程中，系統(tǒng)的平均回復時間為 1.5s ，正確率為 80% 。

以圖書智能檢索與分析系統(tǒng)為例，其核心功能模塊實現(xiàn)充分融合了智能檢索與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。該系統(tǒng)面向圖書館、學術(shù)機構(gòu)及讀者，旨在提供高效的圖書資源檢索與深度分析服務。

在檢索功能模塊實現(xiàn)上，系統(tǒng)采用基于語義的檢索算法，用戶輸入“人工智能發(fā)展歷程”，檢索模塊先對輸人語句進行自然語言處理，拆解出“人工智能”“發(fā)展歷程\"等語義單元，再通過知識圖譜關(guān)聯(lián)到圖書數(shù)據(jù)庫中涵蓋人工智能起源、關(guān)鍵技術(shù)演進等相關(guān)主題的書籍，同時結(jié)合用戶歷史閱讀記錄、借閱偏好等個性化信息，優(yōu)化檢索結(jié)果排序，精準呈現(xiàn)符合需求的圖書資源。

跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析功能模塊則實現(xiàn)了圖文、文聲等多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合。系統(tǒng)通過深度學習模型，將圖書的文字內(nèi)容、封面圖片、作者介紹音瀕等不同模態(tài)數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的特征空間。例如，當用戶查看某本關(guān)于“量子物理”的圖書時，系統(tǒng)可自動關(guān)聯(lián)展示該書封面圖片、作者講解音頻，甚至相關(guān)科普視頻，豐富用戶獲取信息的維度。

此外，系統(tǒng)還具備數(shù)據(jù)分析功能模塊。通過收集用戶檢索行為、閱讀時長、借閱記錄等數(shù)據(jù)，利用機器學習算法分析用戶閱讀習慣與知識需求，生成個性化推薦列表；同時對館藏圖書的流通情況、熱門主題趨勢進行統(tǒng)計分析，為圖書館優(yōu)化采購策略、調(diào)整館藏布局提供數(shù)據(jù)支撐。這些功能模塊協(xié)同運作，可以使得圖書智能檢索與分析系統(tǒng)為用戶帶來全方位、智能化的服務體驗。

4案例分析

4.1案例選取與介紹

為分析多模態(tài)數(shù)字化資源智能檢索與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析的知識圖譜構(gòu)建的有效性，選取影視行業(yè)中的多模態(tài)數(shù)字化資源作為案例，研究中選擇國際著名的IMDb數(shù)據(jù)庫和國內(nèi)豆瓣影視平臺作為數(shù)據(jù)來源進行數(shù)據(jù)采集。IMDb數(shù)據(jù)庫涵蓋的范圍較大，包含全球海量的電影信息內(nèi)容，這些內(nèi)容中有劇情簡介、演員表、海報、劇照等文字和圖片資料。而國內(nèi)豆瓣電影提供的數(shù)據(jù)涵蓋大量的用戶評論、評分和文本信息，提供優(yōu)秀影片的剪輯。通過對電影領(lǐng)域多模態(tài)數(shù)據(jù)的研究，能夠充分展示知識圖譜在復雜多模態(tài)場景下的構(gòu)建與應用，為信息檢索、信息推薦等提供有力的支持，具有較高的現(xiàn)實意義和推廣價值。

4.2知識圖譜構(gòu)建過程

4.2.1 數(shù)據(jù)采集與預處理

在數(shù)據(jù)采集過程中，需使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從IMDb數(shù)據(jù)庫和豆瓣電影平臺中獲取數(shù)據(jù)。對所采集的5000份電影資料進行分類，其中包含劇情介紹5000個、用戶評論10000條、5000張海報、20000張劇照圖像數(shù)據(jù)，以及電影原聲1000個、經(jīng)典對白500條、2000個電影片段。

本文在預處理過程中對文本進行清理，剔除HTML標記和特殊標記，并對文本進行切分和詞類標注，圖像數(shù)據(jù)被均勻地調(diào)節(jié)到512像素 ×512 像素。此外，還進行亮度和對比度調(diào)節(jié)，降低音頻數(shù)據(jù)的噪聲，使音頻信號的格式統(tǒng)一化，并對視頻數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵幀及特征提取。

4.2.2 知識提取

在實體提取方面，從文本資料中識別出5000部影片、10000名演員、2000位導演、1500位編劇等。而圖像辨識技術(shù)可識別8000個來自海報及劇照中的人物影像實體。

這種關(guān)系提取的方式可確定電影與演員、電影與導演、電影與作家的關(guān)系，本文共提取20000條關(guān)系、30000條屬性信息，包括上映日期、類型、評分、演員出生日期、國籍和導演的主要作品。

4.2.3 知識融合

在實體對齊過程中，將電影、演員、角色等實體在多個平臺上的同名現(xiàn)象進行統(tǒng)一處理，共對齊1000個實體。例如，將“TomCruise”和“湯姆·克魯斯\"視為同一演員實體，并通過關(guān)系融合方法整合主參演等表示相似的關(guān)系3000余種。再利用屬性融合對已有的5000個屬性進行合并補充，提高了知識的一致性和完整性。

4.2.4知識表示與存儲

采用三元組（實體1，關(guān)系，實體2）的方式表示知識，如（《泰坦尼克號》，出演，萊昂納多·迪卡普里奧）。該知識圖譜包含50000多個三元組，保存在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫中。

4.3智能檢索與關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

4.3.1 智能檢索結(jié)果

用戶輸人“萊昂納多·迪卡普里奧的偵探片”，系統(tǒng)在知識圖譜中迅速檢索到10部相關(guān)的電影信息，包括電影簡介、海報和評分，檢索正確率和召回率分別為85% 和 80% 。用戶可以基于評級、放映時間等對這些結(jié)果進行分類，并改進獲得信息的方式。同時，該系統(tǒng)可通過對用戶歷史搜索結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)更多感興趣的電影，為其提供個性化推薦服務。

4.3.2跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析可挖掘海報中的視覺元素和文字情節(jié)、音頻和畫面的相關(guān)關(guān)系。如對800組電影海報集合中的顏色風格、故事情節(jié)、情緒色調(diào)的匹配進行分析，得出600組背景音樂集合中的速度與視頻運動場景緊張程度相關(guān)。這些關(guān)聯(lián)信息為電影創(chuàng)作者提供了靈感，且用戶可以從多視角了解影片，從而豐富用戶對電影的體驗。

5結(jié)語

本文提出一種基于知識圖譜的數(shù)字化信息資源智能檢索和跨模態(tài)關(guān)聯(lián)分析的方法，通過理論與實例相結(jié)合，驗證了知識圖譜在解決多模態(tài)數(shù)字化資源管理和應用問題上的有效性。隨著相關(guān)技術(shù)的進步，知識圖譜將在多種形式數(shù)字資源管理中得到廣泛應用，從而推動行業(yè)的進一步發(fā)展。

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