統一知識協議與多模態知識圖數據集用於推理和視覺語言預訓練

核心概念

本文提出了一個統一的知識協議UKnow,以數據的角度促進知識型研究。UKnow將數據知識分為五種單元類型,並建立了一個高效的管道來幫助從任何數據集合構建多模態知識圖。根據UKnow協議,我們從公共國際新聞中收集了一個大規模的多模態知識圖數據集,並用豐富的事件標籤對其進行了註釋。實驗表明,UKnow在支持常識推理和提升視覺語言預訓練方面具有優勢,得益於其統一的知識組織形式。

摘要

本文提出了一個名為UKnow的統一知識協議,以數據的角度促進知識型研究。UKnow將數據知識分為五種單元類型:圖像內(in-image)、文本內(in-text)、圖像間(cross-image)、文本間(cross-text)和圖像-文本(image-text)。作者建立了一個高效的管道,可以從任何數據集合中構建多模態知識圖。
根據UKnow協議,作者從公共國際新聞中收集了一個大規模的多模態知識圖數據集,包含1,388,568個節點(其中571,791個與視覺相關)和3,673,817個三元組。該數據集還附有豐富的事件標籤,包括11個粗粒度標籤和9,185個細粒度標籤。
實驗表明,UKnow在支持常識推理和提升視覺語言預訓練方面具有優勢,得益於其統一的知識組織形式。作者實現了常識推理任務中的Q2B和BETAE模型,在驗證集和測試集上分別達到了21.64%和21.23%的平均MRR。此外,作者還驗證了UKnow在多模態事件分類、單模態和跨模態檢索以及視覺任務遷移等任務上的優秀性能。

統計資料

我們的數據集包含1,388,568個節點,其中571,791個與視覺相關。
整個圖中有3,673,817個三元組。
數據集包含11個粗粒度事件標籤和9,185個細粒度事件標籤。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

UKnow: A Unified Knowledge Protocol with Multimodal Knowledge Graph Datasets for Reasoning and Vision-Language Pre-Training

by Biao Gong, S... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.06891.pdf

深入探究

如何進一步擴展UKnow協議,以涵蓋更多類型的知識,如聲音、觸覺等?

要進一步擴展UKnow協議以涵蓋更多類型的知識，如聲音和觸覺，可以考慮以下幾個方面：

多模態知識單元的擴展：目前UKnow協議已經定義了五種知識單元（in-image, in-text, cross-image, cross-text, image-text）。可以新增聲音（如音頻片段、語音識別結果）和觸覺（如觸感描述、力學數據）相關的知識單元，例如in-audio和in-touch，這樣可以將聲音和觸覺信息納入知識圖譜中。

數據收集與標註：需要建立一個系統化的數據收集流程，從各種來源（如音頻庫、觸覺感測器數據）收集相關數據，並進行標註。這可以通過使用自動化工具和人工標註相結合的方式來實現，以確保數據的質量和多樣性。

邏輯關係的擴展：在知識圖譜中，除了現有的邏輯關係外，還需要定義聲音和觸覺之間的關聯。例如，聲音可以與特定的事件或物體關聯，觸覺可以與物體的物理特性（如質地、硬度）相關聯。這樣可以豐富知識圖譜的邏輯結構，增強其推理能力。

跨模態學習：設計新的模型架構，使其能夠同時處理多種模態的數據，並學習它們之間的關聯性。這可以通過多模態神經網絡來實現，這些網絡能夠融合來自不同模態的特徵，從而提高模型的整體性能。

除了常識推理和視覺語言預訓練,UKnow協議還可以應用於哪些其他任務?

UKnow協議的靈活性和多模態特性使其能夠應用於多種其他任務，包括但不限於：

事件檢索：利用UKnow協議中豐富的事件標註和邏輯關係，可以開發高效的事件檢索系統，幫助用戶快速找到相關的新聞事件或多媒體資料。

情感分析：通過分析與事件相關的文本和圖像數據，UKnow協議可以支持情感分析任務，幫助理解公眾對特定事件的情感反應。

知識問答系統：基於UKnow協議的知識圖譜，可以構建智能的問答系統，能夠回答與多模態數據相關的問題，並提供基於邏輯推理的答案。

多模態推薦系統：利用UKnow協議中的多模態數據，可以設計推薦系統，根據用戶的興趣和行為推薦相關的新聞、視頻或音頻內容。

教育和培訓：在教育領域，UKnow協議可以用於開發智能教學系統，根據學生的學習進度和興趣提供個性化的學習資源。

如何利用UKnow協議中的邏輯關係,設計出更加智能和通用的AI系統?

利用UKnow協議中的邏輯關係，可以設計出更加智能和通用的AI系統，具體方法如下：

邏輯推理引擎：構建一個邏輯推理引擎，能夠基於UKnow協議中的知識圖譜進行推理。這個引擎可以使用圖神經網絡（GNN）等技術，從知識圖譜中學習邏輯關係，並在面對新問題時進行推理。

知識融合：將來自不同模態的知識進行融合，通過邏輯關係來建立更深層次的理解。例如，將文本描述與圖像內容進行關聯，並利用事件邏輯來推斷隱含的關係，從而增強系統的推理能力。

自適應學習：設計自適應學習算法，使AI系統能夠根據用戶的反饋和新數據不斷更新其知識圖譜，從而保持其智能性和通用性。

多任務學習：利用UKnow協議的多模態特性，設計多任務學習框架，讓AI系統能夠同時處理多種任務（如問答、推薦、情感分析等），並在不同任務之間共享知識。

可解釋性：通過邏輯關係的可視化，增強AI系統的可解釋性。用戶可以理解系統的推理過程，從而提高對系統的信任度和接受度。