多模数据库语义建模

1/1多模数据库语义建模第一部分多模态语义建模的定义和概念 2第二部分多模态数据特征和建模挑战 3第三部分多模态语义建模的框架和方法 6第四部分异构数据源的融合与集成策略 9第五部分多模态语义表示学习和嵌入技术 12第六部分多模态关联推理和知识图谱构建 15第七部分多模态数据库查询与检索 17第八部分多模态语义建模的应用场景和未来展望 20

第一部分多模态语义建模的定义和概念多模态语义建模的定义和概念

定义

多模态语义建模是一种语义建模方法，它以多个模态的数据为基础，如文本、图像、音频和视频，用于捕获和表示现实世界的概念和关系。其目的是建立一个全面的和可操作的知识图谱，使计算机能够理解和推理不同模态数据中的语义信息。

概念

1.模态

模态是指不同形式的表达，如：

*文本：书面或口语的语言

*图像：静止或动态的视觉表示

*音频：声音文件

*视频：结合图像和音频的时序媒体

2.语义信息

语义信息是指数据中蕴含的意义和关系，包括：

*实体：真实世界中的对象、概念或事件

*属性：实体的特征或属性

*关系：实体之间的连接或交互

3.语义建模

语义建模是创建知识图谱的过程，该图谱明确表示语义信息。它涉及以下步骤：

*概念提取：从数据中识别实体和关系。

*概念链接：将相同或相关的概念连接在一起。

*构建本体：定义概念和关系之间的结构和语义。

4.多模态

多模态性是指语义建模中使用多个模态的数据。通过利用来自不同模态的数据，可以获得更全面和准确的语义理解。例如：

*文本和图像：将图像中的视觉信息与相关文本相结合。

*音频和视频：利用音频和视频中包含的语调、手势和动作。

5.知识图谱

知识图谱是连接概念的结构化表示。它提供了对现实世界的语义信息的全面且可操作的视图，从而支持推理和决策。

多模态语义建模的好处

*增强语义理解：利用多模态数据丰富语义信息。

*跨模态推理：将不同模态数据关联起来，以便进行跨模态推理。

*提高准确性和覆盖范围：通过整合不同来源的数据，提高知识图谱的准确性和覆盖范围。

*支持复杂任务：使计算机能够执行复杂的任务，例如问答、信息检索和决策支持。第二部分多模态数据特征和建模挑战关键词关键要点【语义异质性】

1.不同模式数据具有不同的语言、结构和概念，导致语义不一致。

2.需要建立统一的语义模型，将不同模式数据映射到共同的理解层面。

3.转换方法包括本体对齐、数据融合和知识图谱构建。

【模式多样性】

多模态数据特征和建模挑战

多模态数据特征

多模态数据融合不同模态的数据，各模态间存在语义和结构差异。主要特征包括：

*异构性：数据来自不同的源、格式和结构，具有不同表示形式和语义。

*关联性：不同模态数据之间存在潜在关联，但关联复杂且不易识别。

*时变性：多模态数据随着时间的推移而不断变化，更新频率和时间戳可能不同。

*非结构性：文本、图像和音频等数据通常是非结构化的，缺乏明确的模式或结构。

*高维度：图像、视频和音频等模态数据包含大量高维特征，对建模和处理提出了挑战。

多模态数据建模挑战

构建有效的多模态数据库语义模型面临以下挑战：

1.数据同质化

将异构数据转换为同质的表示，便于后续处理和分析，例如将文本和图像转换为数值向量。

2.特征融合

融合来自不同模态的数据特征，提取共同的语义表示，既保留各模态信息又避免冗余。

3.语义关联挖掘

揭示不同模态数据之间的语义关联，识别潜在的模式和规律，建立跨模态的语义桥梁。

4.知识图谱构建

将多模态数据结构化为知识图谱，明确不同实体之间的语义关系，提供查询和推理基础。

5.时序数据处理

处理多模态数据的时序性，关联不同时间戳的数据，识别模式和趋势，支持时序分析和预测。

6.非结构化数据建模

对非结构化的文本、图像和音频数据进行建模，提取语义并将其与结构化数据关联。

7.高维数据压缩

压缩高维多模态数据，同时保留关键特征，避免模型复杂度过高和计算效率低下。

8.可扩展性和鲁棒性

设计可扩展的模型，处理大规模和动态变化的多模态数据集，保证模型的鲁棒性和泛化能力。

9.隐私和安全

考虑多模态数据中可能包含的敏感信息，采取适当的隐私保护和安全措施，避免数据泄露或滥用。

10.评价和可解释性

建立有效的评价指标，评估多模态数据语义模型的性能，同时注重模型的可解释性，理解模型的决策过程。第三部分多模态语义建模的框架和方法多模态语义建模的框架和方法

多模态语义建模旨在从不同模态的数据（例如，文本、图像、视频、音频）中捕获和建模语义信息。以下介绍其框架和方法：

框架

多模态语义建模的典型框架包括以下组件：

*数据预处理：将原始数据转换成适合建模的格式，包括清理、转换和特征提取。

*语义表示：将不同模态的数据映射到共同的语义空间，便于跨模态的语义理解。

*语义融合：结合不同模态的语义表示，生成更全面、一致的语义模型。

*应用：将建模的语义信息应用于各种任务，如信息检索、自然语言处理、计算机视觉等。

方法

多模态语义建模有多种方法，包括：

1.单模态建模和融合

*将每个模态单独建模，然后融合不同模态的模型输出。

*优点：简单高效。

*缺点：难以捕获跨模态的语义关联。

2.联合建模

*联合建模不同模态的数据，通过共享参数和隐层来学习跨模态关联。

*优点：能够捕获更丰富的语义信息。

*缺点：模型复杂度较高。

3.转移学习

*将在一种模态上训练的模型转移到另一种模态。

*优点：利用已有的知识，提高建模效率。

*缺点：可能存在模态间差异的影响。

4.跨模态注意力机制

*利用注意力机制学习不同模态之间的语义权重，重点关注具有相关性的部分。

*优点：增强跨模态语义关联的建模。

*缺点：计算复杂度较高。

5.图神经网络

*将不同模态的数据表示为图结构，捕获模态之间的语义关系。

*优点：适用于具有复杂语义关系的数据。

*缺点：需要特定的图结构设计和优化算法。

6.生成对抗网络

*通过对抗训练生成真实且语义一致的多模态数据。

*优点：能够生成新的数据，丰富语义建模。

*缺点：训练过程不稳定，需要大量的训练数据。

评估

多模态语义建模的评估指标包括：

*语义相似度：衡量不同模态的语义表示之间的相似性。

*任务特定指标：根据特定任务的性能进行评估，例如问答准确率、图像分类精度等。

*泛化能力：评估模型在不同数据集或模态组合上的表现。

应用

多模态语义建模已广泛应用于以下领域：

*信息检索：跨模态检索相关信息。

*多模态翻译：翻译文本、图像和视频数据。

*计算机视觉：理解图像和视频中的语义信息。

*自然语言处理：增强文本理解和生成。

*推荐系统：提供跨模态的个性化推荐。

总结

多模态语义建模通过从不同模态的数据中捕获和建模语义信息，丰富了人工智能的语义理解能力。其框架和方法为多模态数据的整合和利用提供了指导，从而推动了各种应用的创新和进步。第四部分异构数据源的融合与集成策略关键词关键要点映射方法

1.模式映射：在不同数据源中识别和匹配相似的概念或实体，建立语义等价关系。

2.模式转换：转换数据源中的数据格式和结构，以适应目标多模数据库模型。

3.模式合并：合并不同数据源中的模式，创建整合后的、一致的模式。

虚拟数据源

1.数据虚拟化：提供一个抽象层，访问和查询异构数据源，而无需物理集成。

2.查询优化：在虚拟数据源上执行查询时，优化查询计划，提高性能。

3.数据安全：控制对虚拟数据源的访问，确保数据安全性和合规性。

数据融合

1.实体解析：识别和关联跨不同数据源的相同实体，解决数据异构问题。

2.数据清理：清理数据源中的不一致性、重复性和错误，确保数据质量。

3.数据转换：将不同数据源中的数据转换到一致的格式和单位，以便于集成和分析。

数据集成

1.物理集成：将不同数据源的数据物理合并到单个存储库中。

2.逻辑集成：创建统一的虚拟数据视图，集成来自不同数据源的数据，而无需物理复制。

3.松散耦合集成：采用数据虚拟化和API等技术，实现数据源之间松散耦合的集成。

数据治理

1.数据质量管理：定义和维护数据质量标准，确保集成数据的准确性、一致性和完整性。

2.元数据管理：创建和管理元数据，描述异构数据源的结构、语义和关系。

3.数据安全管理：制定和实施安全策略，保护集成数据khỏi未经授权的访问和使用。

前沿趋势

1.基于图的技术：使用图数据库表示和关联异构数据，简化数据集成和查询。

2.人工智能与机器学习：利用人工智能和机器学习算法，自动化数据融合和转换任务，提高集成效率。

3.云原生数据集成：在云平台上部署数据集成解决方案，实现弹性、可扩展性和成本效益。异构数据源的融合与集成策略

多模数据库的语义建模旨在统一不同来源和格式的数据，以支持查询和分析。异构数据源的融合与集成是关键任务，涉及将不同模式、架构和语义的数据源组合成一个统一的语义模型。

异构数据源融合与集成策略主要包括以下步骤：

1.数据源标识和分析

*识别和收集要集成的所有相关数据源。

*分析每个数据源的模式、架构和语义。

*确定数据源之间的重叠和差异。

2.模式集成

*将不同数据源的模式映射到一个全局模式。

*解决模式冲突和差异，例如同义词、多态和异质性。

*创建一个统一的逻辑数据视图，表示所有数据源中的数据。

3.语义集成

*定义数据元素之间的语义关系和约束。

*使用本体论、规则集或其他形式化方法来表达语义。

*确保数据在不同来源中的一致性和准确性。

4.数据融合

*合并来自不同来源的重复数据。

*处理缺失值和不一致的数据。

*应用数据清理和转换技术来确保数据的质量。

5.数据虚拟化

*创建一个虚拟数据层，将异构数据源抽象化。

*允许应用程序访问和查询数据，而无需知道底层数据源。

*提高数据集成和访问的灵活性。

6.数据治理

*建立数据治理框架，管理、监控和维护集成的数据环境。

*定义数据所有权、访问权限和质量标准。

*确保数据资产的安全性、合规性和可靠性。

常见的融合与集成策略

*全局模式方法：创建单个、集中的全局模式来表示所有数据源。

*局部模式方法：维护每个数据源的局部模式，并在需要时将局部模式映射到全局模式。

*联邦模式方法：创建多个局部模式并建立它们之间的联邦模式。

*数据仓库方法：将数据从异构数据源提取、转换、加载到一个集中的数据仓库中。

*数据虚拟化方法：创建虚拟数据视图，将异构数据源抽象化为一个统一的界面。

选择融合与集成策略的因素

*数据源的异质性程度

*查询和分析需求的复杂性

*组织的资源和技术能力

*数据治理和安全要求

通过采用适当的策略和技术，多模数据库可以有效地融合和集成异构数据源，从而提供统一的数据视图并支持强大的查询和分析功能。第五部分多模态语义表示学习和嵌入技术关键词关键要点多模态表征学习

1.多模态表征学习是一种旨在从不同模式数据中学习联合语义表征的技术，使计算机能够理解和生成多模态内容。

2.多模态表征可以利用不同模式之间的互补性，提高表示的丰富性和鲁棒性，从而提升人工智能任务的表现。

3.多模态表征学习的流行方法包括跨模态变压器、视觉语言模型和多模态自编码器。

词嵌入

1.词嵌入是将单词映射到低维稠密向量空间的技术，能够捕获单词的语义和语法信息。

2.词嵌入在自然语言处理任务中发挥着至关重要的作用，如文本分类、机器翻译和问答系统。

3.词嵌入的训练方法包括基于共现的词向量（如Word2Vec和GloVe）和基于上下文的词向量（如ELMo和BERT）。多模态语义表示学习和嵌入技术

多模态数据，如文本、图像、音频和视频，包含丰富的信息，需要有效的语义表示技术来提取和建模其意义。多模态语义表示学习和嵌入技术已成为多模态数据库语义建模的关键，旨在将不同模态的数据表示为共享语义空间中的向量，从而促进多模态数据之间的语义关联和检索。

1.文本嵌入

*词嵌入(WordEmbeddings)：将单词表示为低维、密集的向量，捕获其语义和句法信息。例如，Word2Vec、GloVe和ELMo。

*句子嵌入(SentenceEmbeddings)：将句子表示为固定长度的向量，编码其语义内容。例如，Skip-Thought、USE和InferSent。

*文档嵌入(DocumentEmbeddings)：将文档表示为向量，总结其主要主题和思想。例如，Doc2Vec、BERT和XLNet。

2.图像嵌入

*卷积神经网络(CNN)：提取图像中的局部特征并形成分层表示，保留图像的局部和全局结构。例如，VGGNet、ResNet和Inception。

*对象检测(ObjectDetection)：识别图像中的对象及其边界框，提供图像的语义理解。例如，YOLO、FasterR-CNN和MaskR-CNN。

*图像生成(ImageGeneration)：生成逼真的新图像或编辑现有图像，增强图像的语义表示。例如，GAN、VQ-VAE和StyleGAN。

3.音频嵌入

*语音识别(ASR)：将语音信号转换成文本，提取其语义内容。例如，Kaldi、LibriSpeech和DeepSpeech。

*音乐信息检索(MIR)：分析音乐音频的特征，识别其风格、情绪和结构。例如，Mel频谱、MFCC和chromagram。

*声音事件检测(SED)：识别音频中的特定事件，例如言语、音乐和环境噪音。例如，ResNet、LSTM和CNN。

4.视频嵌入

*视频动作识别(VAR)：识别视频中的人体动作，用于手势识别、姿势估计和行为分析。例如，C3D、I3D和SlowFast。

*视频目标检测(VOD)：在视频中检测和跟踪对象，提供了对象的语义和空间信息。例如，FasterR-CNN、MaskR-CNN和YOLOv3。

*视频摘要(VideoSummarization)：自动生成总结视频，突出其关键内容和事件。例如，基于聚类、神经网络和深度学习的方法。

5.多模态嵌入

*融合嵌入(JointEmbeddings)：将不同模态的数据表示投影到共享的语义空间中，建立跨模态关联。例如，Skip-ThoughtJointEmbedding和MultimodalFactorizedBilinearPooling。

*多模态转换(Cross-ModalTransfer)：将一种模态的嵌入知识转移到另一种模态，丰富其语义表示。例如，文本到图像和音频到文本的转换任务。

*多模态生成(MultimodalGeneration)：生成不同模态的数据，例如根据文本描述生成图像或根据音频生成视频。例如，强化学习、对抗网络和自回归模型。

应用

多模态语义表示学习和嵌入技术在多模态数据库语义建模中有着广泛的应用，包括：

*多模态搜索和检索

*多模态问答系统

*多模态推荐系统

*多模态信息摘要

*多模态情感分析

结论

多模态语义表示学习和嵌入技术提供了将不同模态的数据表示为共享语义空间中向量的强大方法，从而促进多模态数据的语义关联和检索。随着这些技术的不断发展，它们将继续在构建语义上丰富且信息丰富的多模态数据库中发挥关键作用。第六部分多模态关联推理和知识图谱构建关键词关键要点多模态关联推理

1.通过将不同模态的数据（例如文本、图像、音频）融合在一起进行推理，增强了机器学习模型理解和解释复杂世界的能力。

2.使用图神经网络、多模态变压器和其他神经网络技术，可以将异构数据表示为嵌入，并建立模态之间的语义关联。

3.多模态关联推理在自然语言理解、图像分类和视频理解等各种人工智能任务中得到了广泛应用。

知识图谱构建

1.知识图谱是一种结构化的数据表示形式，它以实体、属性和关系的形式捕获现实世界知识。

2.多模态关联推理有助于从非结构化数据中提取实体、属性和关系，从而扩展和完善知识图谱。

3.通过利用不同模态数据的互补信息，知识图谱构建变得更加精确和全面，因为它涵盖了更广泛的知识领域。多模态关联推理和知识图谱构建

#多模态关联推理

多模态关联推理旨在连接跨越不同模态（例如文本、图像和视频）的信息，以提取潜在联系、发现隐藏模式和得出更深入的见解。

方法：

*跨模态表示学习：将不同模态的数据转换为共同的表示空间，便于比较和关联。

*关联挖掘：使用机器学习技术（例如图神经网络）识别跨模态数据之间的相关性。

*推理机制：推理新知识或填补知识缺口，通过结合不同模态的信息。

#知识图谱构建

知识图谱是结构化的知识表示，捕获实体、概念和它们之间的关系。多模态数据为知识图谱构建提供了丰富的信息源。

方法：

*实体识别：从不同模态（例如文本、图像）中识别实体，例如人物、地点和事件。

*关系提取：识别不同实体之间的关系，例如“是”（属于），“位于”（空间）和“导致”（因果）。

*知识融合：整合来自不同模态的提取结果，消除冗余并提高准确性。

*构建和维护：通过持续更新和扩展，确保知识图谱的完整性和最新性。

#多模态关联推理在知识图谱构建中的应用

实体链接：将跨模态提及链接到相同的真实世界实体，例如将文本中提到的人物姓名与图像中检测到的面部分割链接。

关系预测：通过分析跨模态数据之间的关联，预测实体之间的关系，例如预测文本中提到的两个人物之间的友谊关系。

属性推断：从不同模态的数据中推断实体的属性，例如从图像中提取人物的年龄和性别，或从文本中提取公司的财务状况。

事件建模：识别和建模跨模态数据中描述的事件，例如从文本和视频中推断新闻事件的时间和空间信息。

示例：

假设有一个新闻文章和一张相关图片。多模态关联推理可以：

*将文章中提到的政治家与图片中的人脸链接。

*确定政治家的年龄（从图片中）和政治隶属关系（从文章中）。

*预测政治家与其他文本中提到的个人的关系。

通过整合这些信息，多模态关联推理和知识图谱构建可以增强我们的理解，扩展我们的知识，并促进更准确和全面的推理。第七部分多模态数据库查询与检索关键词关键要点【多模态数据库查询语义】

1.融合自然语言处理技术，理解用户查询的语义意图和实体类型。

2.利用知识图谱和本体模型，进行语义推理和概念扩充，丰富查询内容。

3.采用分词、词性标注、依存关系分析等技术，提取查询中的关键信息。

【多模态数据库检索】

多模态数据库查询与检索

多模态数据库语义建模的核心理念之一是实现跨不同模式和模态数据的查询和检索。这是通过将不同类型的模式和数据连接到一个统一的语义网络中来实现的。语义网络由概念、关系和规则组成，它为查询和检索提供了语义上下文。

查询

在多模态数据库中，查询可以通过多种方式进行。其中一种方法是使用自然语言查询（NLQ），它允许用户使用日常语言提出查询。NLQ查询经过解析并转换为形式化查询，然后由数据库引擎执行。

另一种查询方法是使用SPARQL，这是一种为资源描述框架（RDF）数据设计的查询语言。SPARQL允许用户使用模式来编写复杂查询，检索特定数据子集。

检索

多模态数据库中的检索利用了语义网络来支持跨不同数据模式和模态的检索。检索是基于概念和关系之间的语义相似性。

具体来说，检索过程通常涉及以下步骤：

1.查询分析：分析查询以提取概念、关系和规则。

2.语义扩展：使用语义网络扩展查询概念，包括语义相似和相关的概念。

3.数据检索：在语义网络中检索与扩展查询概念匹配的数据。

4.结果排序：根据与查询概念的语义相似性对检索到的数据进行排序。

增强检索

多模态数据库语义建模还提供了增强检索功能，例如：

*面分类：自动将文档分类到预定义的类别中。

*命名实体识别：识别文档中的命名实体，例如人、地点和组织。

*关系提取：识别文档中实体之间的关系。

*文本相似性：测量文档之间的相似性，用于检索相关文档。

*推荐系统：基于用户的查询历史和偏好推荐相关文档或产品。

优势

多模态数据库查询和检索的优势包括：

*语义理解：语义网络提供语义上下文，允许更准确和细致的查询和检索。

*跨模式和模态：支持跨不同数据模式和模态的数据查询和检索。

*自然语言查询：允许用户使用日常语言提出查询，降低了查询复杂性。

*增强检索功能：提供各种增强检索功能，例如面分类和文本相似性。

挑战

多模态数据库查询和检索也面临一些挑战：

*语义歧义：自然语言和语义网络的语义歧义可能会导致检索结果不准确。

*数据异构性：来自不同来源和模式的数据可能具有不同的结构和语义，这可能会使查询和检索变得困难。

*可扩展性：随着数据集的增长，语义网络的管理和维护可能会变得具有挑战性。

应用

多模态数据库查询和检索在各种应用中都有用，例如：

*语义搜索引擎：提供基于语义理解的搜索结果。

*知识图谱：构建和探索知识图谱，连接不同实体和概念。

*推荐系统：基于用户的偏好和历史推荐相关的文档或产品。

*欺诈检测：识别和调查来自不同来源的可疑活动模式。

*医疗信息学：整合和查询来自电子病历、医学图像和其他来源的医疗数据。第八部分多模态语义建模的应用场景和未来展望多模态语义建模的应用场景

多模态语义建模在众多领域展现出广泛的应用前景，包括：

*信息检索和文档理解：通过构建多模态语义模型，可以有效理解文本、图像、音频和视频等不同模态的数据，提高信息检索和文档理解的准确性和效率。

*知识图谱构建和问答系统：多模态语义建模可以从不同模态的数据中提取语义信息，构建丰富的知识图谱，并基于此构建智能的问答系统，提供准确且全面的答案。

*情感分析和舆情监测：通过分析文本、语音和表情等多模态数据中的情绪信息，多模态语义建模可以帮助企业和政府机构理解公众情绪，监测舆情变化。

*人机交互和自然语言处理：多模态语义建模在人机交互中扮演着重要角色，使机器能够更加自然地理解和响应人类的语言和肢体动作。

*医疗健康和诊断：多模态语义建模可以辅助医疗诊断，通过分析电子病历、医学图像和其他多模态数据，帮助医生识别疾病，制定治疗方案。

*金融和风险评估：多模态语义建模可以分析文本、图像和视频等数据，识别财务风险，预测市场趋势，并协助进行风险评估。

*社交媒体分析和营销：多模态语义建模可以分析社交媒体上的文本、图像和视频，识别社交媒体趋势，定制营销策略，并优化社交媒体表现。

多模态语义建模的未来展望

多模态语义建模领域不断发展，未来有望取得更多突破：

*跨模态理解能力增强：多模态语义模型将能够更有效地跨越不同模态的数据，深入理解其语义关联性。

*模型泛化能力提升：随着训练数据的增加和模型架构的优化，多模态语义模型的泛化能力将显著增强，能够处理更多复杂和新颖的数据。

*推理和生成能力增强：多模态语义模型将具备更强大的推理和生成能力，能够根据输入数据做出合理的推论，并生成高质量且与上下文相关的文本、图像或视频。

*应用场景拓展：多模态语义建模的应用场景将不断拓展，在自动驾驶、智能机器人、个性化推荐等领域发挥重要作用。

*与其他领域的交叉融合：多模态语义建模将与计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域相互融合，催生更多创新技术。

结论

多模态语义建模是一项关键技术，正在改变我们与数据交互的方式。随着该领域的不断发展，我们有望看到多模态语义建模在更多领域发挥变革性作用，为人类社会带来前所未有的便利和进步。关键词关键要点【多模态数据语义建模的定义】

关键要点：

1.多模态数据语义建模是一种使用多种数据模式来描述和表示复杂数据的建模方法。

2.它允许在单个模型中整合不同类型的数据，例如文本、图像、视频和音频。

3.通过识别和提取跨模式数据中的语义联系，它提供了一种全面且综合的表示。

【多模态数据语义建模的概念】

关键要点：

1.多模态数据语义建模基于这样的假设：不同模式的数据可以互补并提供对语义更加全面的理解。

2.它利用自然语言处理、计算机视觉和语音识别等技术从不同模式的数据中提取特征。

3.然后通过语义关联和融合技术将这些特征整合到一个统一的表示中，揭示隐藏的模式和关系。关键词关键要点主题名称：多模态语义表示学习

关键要点：

*利用深度学习技术，从不同模态的数据中提取和表示语义信息。

*探索不同模态之间语义关系的关联和融合，建立统一的语义空间。

*通过预训练和微调模型，增强多模态数据的语义理解能力。

主题名称：知识图谱增强

关键要点：

*构建以知识图谱为基础的多模态数据语义建模框架。

*利用知识图谱中的实体、属性和关系信息，丰富多模态数据中的语义信息。

*探索知识图谱和多模态数据的协同表示，提高语义建模的准确性和可解释性。

主题名称：跨模态对齐和映射

关键要点：

*研究不同模态数据之间的跨模式对齐和映射技术。

*实现不同模态数据的语义一致性和可比性，为多模态语义建模提供基础。

*探索不同模态对齐方法的优缺点，并根据特定应用场景进行选择。

主题名称：基于图的神经网络

关键要点：

*利用图神经网络对多模态数据进行语义建模。

*将多模态数据表示为图结构，利用图神经网络提取数据中的语义关系和模式。

*探索基于图神经网络的多模态语义建模新架构和算法。

主题名称：上下