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号一种多源异构多模态数据的知识融合方法本发明公开了一种多源异构多模态数据的征表示整合到知识图谱中，形成统一的知识结2通过最小化高维空间中样本之间的相似度和低维空间中样本之间的相似度之间的KLij是样本yi和yj之间的条件概率；计算高维空间中条件概率分布P和低维空间中条件概率分布32m]*)hf"=zi是第i个节点的初始特征表示；使用关系抽取模型从文本数据中抽取出实体之将识别出的实体及其关系构建成知识图谱的数据预处理与标准化模块：对来自不同来源的数据进行预处4通过最小化高维空间中样本之间的相似度和低维空间中样本之间的相似度之间的KLij是样本yi和yj之间的条件概率；计算高维空间中条件概率分布P和低维空间中条件概率分布2m]5*)6[0002]多源异构多模态数据的知识融合是一项复杂而重要的研究课题，涉及从不同来7[0026]通过最小化高维空间中样本之间的相似度和低维空间中样本之间的相似度之间[0042]得到的模型参数θ*用于将不同模态的特征向量映射到共享空间中，实现模态对8[0053]经过多层图卷积和图池化层后，得到的节点特征表示即为融合后的综合特征表9[0121]离散余弦变换(DCT)：对对数能量谱进行离散余弦变换，得到梅尔频率倒谱系数[0161]通过以上步骤，可以将不同模态的数据对齐到统一的语义空间中进行表示和处[0175]在融合表示学习过程中，可以添加图池化层对节点特征[0177]经过多层图卷积和图池化层后，得到的节点特征表示即为融合后的综合特征表[0182]实体识别与链接是将数据中的实体识别并链接到知识图[0184]利用命名实体识别(NamedEntityRecognition，NER)技术从文本数据中识别出
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