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题名跨模态数据实体分辨研究综述
被引量:2
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作者
曹建军
聂子博
郑奇斌
吕国俊
曾志贤
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机构
国防科技大学、第六十三研究所
中国人民解放军陆军工程大学、指挥控制工程学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期5822-5847,共26页
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基金
国家自然科学基金(61371196)
中国博士后科学基金(2015M582832)
国家科技重大专项(2015ZX01040201-003)。
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文摘
实体分辨广泛地存在于数据质量控制、信息检索、数据集成等数据任务中.传统的实体分辨主要面向关系型数据,而随着大数据技术的发展,文本、图像等模态不同的数据大量涌现催生了跨模态数据应用需求,将跨模态数据实体分辨提升为大数据处理和分析的基础问题之一.对跨模态实体分辨问题的研究进展进行回顾,首先介绍问题的定义、评价指标;然后,以模态内关系的保持和模态间关系的建立为主线,对现有研究进行总结和梳理;并且,通过在多个公开数据集上对常用方法进行测试,对出现差异的原因和进行分析;最后,总结当前研究仍然存在的问题,并依据这些问题给出未来可能的研究方向.
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关键词
实体分辨
跨模态数据处理
深度学习
相似性度量
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Keywords
entity resolution
cross-modal data processing
deep learning
similarity measure
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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