JP2022169743A - 情報抽出方法、装置、電子機器及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (21)
- テキストと画像が含まれる情報ストリームを取得するステップと、
前記テキストに基づいてテキストエンティティメンションの埋め込み表現、並びに前記テキストエンティティメンションと候補テキストエンティティとのテキスト類似度マトリクスを生成するステップと、
前記画像に基づいて画像エンティティメンションの埋め込み表現、並びに前記画像エンティティメンションと候補画像エンティティとの画像類似度マトリクスを生成するステップと、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現、前記画像エンティティメンションの埋め込み表現、前記テキスト類似度マトリクス及び前記画像類似度マトリクスをもとに、最適輸送に基づいて前記テキストエンティティメンションに対応するターゲットテキストエンティティ、及び前記画像エンティティメンションに対応するターゲット画像エンティティを決定するステップと、
を含む情報抽出方法。 - 前記テキストに基づいてテキストエンティティメンションの埋め込み表現、並びに前記テキストエンティティメンションと候補テキストエンティティとのテキスト類似度マトリクスを生成するステップが、
前記テキストに基づいて前記テキストエンティティメンションと前記候補テキストエンティティを決定するステップと、
前記テキストエンティティメンションに基づいて前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現を生成するステップと、
前記候補テキストエンティティに基づいて前記候補テキストエンティティの埋め込み表現を生成するステップと、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現に基づいて計算して前記テキスト類似度マトリクスを得るステップと、
を含む請求項1に記載の情報抽出方法。 - 前記テキストに基づいて前記テキストエンティティメンションと前記候補テキストエンティティを決定するステップが、
前記テキストに基づいて前記テキストエンティティメンションを決定するステップと、
前記テキストエンティティメンションとリダイレクトリンク数の統計に基づいて、リダイレクトリンク数の最も多いn個のテキストエンティティを初歩的な候補テキストエンティティとして決定するステップと、
前記初歩的な候補テキストエンティティのうちリダイレクトリンク数の最も多いm個のテキストエンティティを前記候補テキストエンティティとして決定するステップと、
前記テキストエンティティメンションと前記初歩的な候補テキストエンティティとの類似度を計算し、類似度の最も高いp個のテキストエンティティを前記候補テキストエンティティとして決定するステップと、
を含む請求項2に記載の情報抽出方法。 - 前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現に基づいて計算して前記テキスト類似度マトリクスを得るステップが、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現をテキスト類似度モデルに入力し、前記テキスト類似度マトリクスを得るステップであって、前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現が、前記テキスト類似度モデルにおける単層ニューラルネットワークを通過した後に潜在関係ベクトルで乗算されて前記テキストエンティティメンションと前記候補テキストエンティティとの関連スコアを得て、同じ種類の潜在関係の前記関連スコアを正規化し、前記テキスト類似度マトリクスを得るステップを含む請求項2に記載の情報抽出方法。 - 前記画像に基づいて画像エンティティメンションの埋め込み表現、並びに前記画像エンティティメンションと候補画像エンティティとの画像類似度マトリクスを生成するステップが、
前記画像を画像符号化モデルに入力し、前記画像エンティティメンションの埋め込み表現を得るステップと、
前記候補画像エンティティを前記画像符号化モデルに入力し、前記候補画像エンティティの埋め込み表現を得るステップと、
前記画像エンティティメンションの埋め込み表現と前記候補画像エンティティの埋め込み表現に基づいて、前記画像エンティティメンションと前記候補画像エンティティのコサイン類似度を計算し、前記画像類似度マトリクスを得るステップと、
を含む請求項1に記載の情報抽出方法。 - 前記画像符号化モデルが、transformerモデルにおけるエンコーダモジュールである請求項5に記載の情報抽出方法。
- 前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現、前記画像エンティティメンションの埋め込み表現、前記テキスト類似度マトリクス及び前記画像類似度マトリクスをもとに、最適輸送に基づいて前記テキストエンティティメンションに対応するターゲットテキストエンティティ、及び前記画像エンティティメンションに対応するターゲット画像エンティティを決定するステップが、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記画像エンティティメンションの埋め込み表現をもとに、前記最適輸送に基づいて、トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションとトランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションを決定するステップと、
前記トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションと前記画像類似度マトリクスに基づいて前記ターゲットテキストエンティティを決定するステップと、
前記トランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションと前記テキスト類似度マトリクスに基づいて前記ターゲット画像エンティティを決定するステップと、
を含む請求項1に記載の情報抽出方法。 - 前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記画像エンティティメンションの埋め込み表現をもとに、前記最適輸送に基づいて、トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションとトランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションを決定するステップが、
任意の2つの前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現に基づいて任意の2つの前記テキストエンティティメンション間のテキスト統計分散度を計算するステップと、
任意の2つの前記画像エンティティメンションの埋め込み表現に基づいて任意の2つの前記画像エンティティメンション間の画像統計分散度を計算するステップと、
前記テキスト統計分散度と前記画像統計分散度に基づいてトランスポートコストの最も低い場合のトランスポート転送マトリクスを決定するステップと、
前記トランスポートコストの最も低い場合のトランスポート転送マトリクスに基づいて前記トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションと前記トランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションを決定するステップと、
を含む請求項7に記載の情報抽出方法。 - 前記テキスト統計分散度および/または前記画像統計分散度が、グロモフ-ワッサースタイン距離である請求項8に記載の情報抽出方法。
- テキストと画像が含まれる情報ストリームを取得する取得モジュールと、
前記テキストに基づいてテキストエンティティメンションの埋め込み表現、並びに前記テキストエンティティメンションと候補テキストエンティティとのテキスト類似度マトリクスを生成する第1の生成モジュールと、
前記画像に基づいて画像エンティティメンションの埋め込み表現、並びに前記画像エンティティメンションと候補画像エンティティとの画像類似度マトリクスを生成する第2の生成モジュールと、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現、前記画像エンティティメンションの埋め込み表現、前記テキスト類似度マトリクス及び前記画像類似度マトリクスをもとに、最適輸送に基づいて前記テキストエンティティメンションに対応するターゲットテキストエンティティ、及び前記画像エンティティメンションに対応するターゲット画像エンティティを決定する決定モジュールと、
を備える情報抽出装置。 - 前記第1の生成モジュールが、
前記テキストに基づいて前記テキストエンティティメンションと前記候補テキストエンティティを決定する第1の決定ユニットと、
前記テキストエンティティメンションに基づいて前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現を生成する第1の生成ユニットと、
前記候補テキストエンティティに基づいて前記候補テキストエンティティの埋め込み表現を生成する第2の生成ユニットと、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現に基づいて計算して前記テキスト類似度マトリクスを得る第1の計算ユニットと、
を備える請求項10に記載の情報抽出装置。 - 前記第1の決定ユニットが、
前記テキストに基づいて前記テキストエンティティメンションを決定する第1の決定サブユニットと、
前記テキストエンティティメンションとリダイレクトリンク数の統計に基づいて、リダイレクトリンク数の最も多いn個のテキストエンティティを初歩的な候補テキストエンティティとして決定する第2の決定サブユニットと、
前記初歩的な候補テキストエンティティのうちリダイレクトリンク数の最も多いm個のテキストエンティティを前記候補テキストエンティティとして決定する第3の決定サブユニットと、
前記テキストエンティティメンションと前記初歩的な候補テキストエンティティとの類似度を計算し、類似度の最も高いp個のテキストエンティティを前記候補テキストエンティティとして決定する第4の決定サブユニットと、
を備える請求項11に記載の情報抽出装置。 - 前記第1の計算ユニットが、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現をテキスト類似度モデルに入力し、前記テキスト類似度マトリクスを得る入力サブユニットであって、前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記候補テキストエンティティの埋め込み表現が、前記テキスト類似度モデルにおける単層ニューラルネットワークを通過した後に潜在関係ベクトルで乗算されて前記テキストエンティティメンションと前記候補テキストエンティティとの関連スコアを得て、同じ種類の潜在関係の前記関連スコアを正規化し、前記テキスト類似度マトリクスを得る入力サブユニットを備える請求項11に記載の情報抽出装置。 - 前記第2の生成モジュールが、
前記画像を画像符号化モデルに入力し、前記画像エンティティメンションの埋め込み表現を得る第1の入力ユニットと、
前記候補画像エンティティを前記画像符号化モデルに入力し、前記候補画像エンティティの埋め込み表現を得る第2の入力ユニットと、
前記画像エンティティメンションの埋め込み表現と前記候補画像エンティティの埋め込み表現に基づいて、前記画像エンティティメンションと前記候補画像エンティティのコサイン類似度を計算し、前記画像類似度マトリクスを得る第2の計算ユニットと、
を含む請求項10に記載の情報抽出装置。 - 前記画像符号化モデルが、transformerモデルにおけるエンコーダモジュールである請求項14に記載の情報抽出装置。
- 前記決定モジュールが、
前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現と前記画像エンティティメンションの埋め込み表現をもとに、前記最適輸送に基づいて、トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションとトランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションを決定する第2の決定ユニットと、
前記トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションと前記画像類似度マトリクスに基づいて前記ターゲットテキストエンティティを決定する第3の決定ユニットと、
前記トランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションと前記テキスト類似度マトリクスに基づいて前記ターゲット画像エンティティを決定する第4の決定ユニットと、
を備える請求項10に記載の情報抽出装置。 - 前記第2の決定ユニットが、
任意の2つの前記テキストエンティティメンションの埋め込み表現に基づいて任意の2つの前記テキストエンティティメンション間のテキスト統計分散度を計算する第1の計算サブユニットと、
任意の2つの前記画像エンティティメンションの埋め込み表現に基づいて任意の2つの前記画像エンティティメンション間の画像統計分散度を計算する第2の計算サブユニットと、
前記テキスト統計分散度と前記画像統計分散度に基づいてトランスポートコストの最も低い場合のトランスポート転送マトリクスを決定する第5の決定サブユニットと、
前記トランスポートコストの最も低い場合のトランスポート転送マトリクスに基づいて前記トランスポートコストの最も低い前記テキストエンティティメンションと前記トランスポートコストの最も低い前記画像エンティティメンションを決定する第6の決定サブユニットと、
を備える請求項16に記載の情報抽出装置。 - 前記テキスト統計分散度および/または前記画像統計分散度が、グロモフ-ワッサースタイン距離である請求項17に記載の情報抽出装置。
- 少なくとも1つのプロセッサと、
該少なくとも1つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリと、
を備え、
前記メモリには、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令が記憶され、前記命令が、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも1つのプロセッサによって実行される電子機器。 - コンピュータ命令が記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ命令が、コンピュータに請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を実行させる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - プロセッサによって実行される場合、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法のステップを実現するコンピュータプログラム。
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CN115878760B (zh) * | 2023-02-10 | 2023-05-23 | 北京知呱呱科技服务有限公司 | 一种基于图匹配的跨语种专利检索方法及*** |
CN116167434B (zh) * | 2023-04-24 | 2023-07-04 | 清华大学 | 一种弱监督视觉语言预训练模型的训练方法和装置 |
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CN117435714B (zh) * | 2023-12-20 | 2024-03-08 | 湖南紫薇垣信息***有限公司 | 一种基于知识图谱的数据库和中间件问题智能诊断*** |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010152884A (ja) * | 2008-12-02 | 2010-07-08 | Intel Corp | 画像認識アルゴリズム、それを用いて目標画像を識別する方法、および、携帯用電子装置へ送信するデータを選択する方法 |
US20130218858A1 (en) * | 2012-02-16 | 2013-08-22 | Dmitri Perelman | Automatic face annotation of images contained in media content |
US20190220749A1 (en) * | 2018-01-17 | 2019-07-18 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. | Text processing method and device based on ambiguous entity words |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6727097B2 (ja) * | 2016-10-24 | 2020-07-22 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
US11727243B2 (en) * | 2019-01-30 | 2023-08-15 | Baidu Usa Llc | Knowledge-graph-embedding-based question answering |
CN110928961B (zh) * | 2019-11-14 | 2023-04-28 | 出门问问(苏州)信息科技有限公司 | 一种多模态实体链接方法、设备及计算机可读存储介质 |
CN112200317B (zh) * | 2020-09-28 | 2024-05-07 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 多模态知识图谱构建方法 |
CN112560466B (zh) * | 2020-12-24 | 2023-07-25 | 北京百度网讯科技有限公司 | 链接实体关联方法、装置、电子设备和存储介质 |
-
2021
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010152884A (ja) * | 2008-12-02 | 2010-07-08 | Intel Corp | 画像認識アルゴリズム、それを用いて目標画像を識別する方法、および、携帯用電子装置へ送信するデータを選択する方法 |
US20130218858A1 (en) * | 2012-02-16 | 2013-08-22 | Dmitri Perelman | Automatic face annotation of images contained in media content |
US20190220749A1 (en) * | 2018-01-17 | 2019-07-18 | Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. | Text processing method and device based on ambiguous entity words |
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