論文の概要: Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05786v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 17:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-14 14:00:13.951320
• Title: Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダル知識グラフの構築とその応用:調査
• Authors: Xiangru Zhu, Zhixu Li, Xiaodan Wang, Xueyao Jiang, Penglei Sun, Xuwu Wang, Yanghua Xiao, Nicholas Jing Yuan
• Abstract要約: 知識グラフのマルチモーダル化は、人間レベルのマシンインテリジェンスの実現に向けた必然的な重要なステップである。 まず、テキストや画像によって構築されたMMKGの定義と、マルチモーダルなタスクやテクニックに関する予備的な定義を示す。 次に,MMKGの構築と適用における課題,進歩,機会を,それぞれ体系的に検討し,それぞれの解の強度と弱さを詳細に分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.203534055251435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the resurgence of knowledge engineering which is featured by the fast growth of knowledge graphs. However, most of existing knowledge graphs are represented with pure symbols, which hurts the machine's capability to understand the real world. The multi-modalization of knowledge graphs is an inevitable key step towards the realization of human-level machine intelligence. The results of this endeavor are Multi-modal Knowledge Graphs (MMKGs). In this survey on MMKGs constructed by texts and images, we first give definitions of MMKGs, followed with the preliminaries on multi-modal tasks and techniques. We then systematically review the challenges, progresses and opportunities on the construction and application of MMKGs respectively, with detailed analyses of the strength and weakness of different solutions. We finalize this survey with open research problems relevant to MMKGs.
• Abstract（参考訳）: 近年,知識グラフの急速な成長を特徴とする知識工学の復活が注目されている。 しかし、既存の知識グラフのほとんどは純粋なシンボルで表現されており、マシンが現実世界を理解する能力を損なう。 知識グラフのマルチモーダル化は、人間レベルのマシンインテリジェンスの実現に向けた必然的な重要なステップである。 この取り組みの結果はMulti-modal Knowledge Graphs (MMKG)である。 テキストや画像によって構築されたMMKGに関する調査では、まずMMKGの定義を行い、続いてマルチモーダルタスクや技術に関する予備研究を行った。 次に,MMKGの構築と適用における課題,進歩,機会を,それぞれ体系的に検討し,それぞれのソリューションの強度と弱点を詳細に分析した。 本調査をMMKGに関するオープンな研究課題にまとめる。

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