Towards Bridged Vision and Language: Learning Cross-Modal Knowledge Representation for Relation Extraction

计算机科学 关系抽取 自然语言处理 语义学(计算机科学) 人工智能 情态动词 关系(数据库) 知识抽取 信息抽取 情报检索 数据挖掘 化学 高分子化学 程序设计语言
作者
Junhao Feng,Guohua Wang,Changmeng Zheng,Yi Cai,Ze Fu,Yaowei Wang,Xiaoyong Wei,Qing Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (1): 561-575 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2023.3284474
摘要

In natural language processing, relation extraction (RE) is to detect and classify the semantic relationship of two given entities within a sentence. Previous RE methods consider only the textual contents and suffer performance decline in social media when texts lack contexts. Incorporating text-related visual information can supplement the missing semantics for relation extraction in social media posts. However, textual relations are usually abstract and of high-level semantics, which causes the semantic gap between visual contents and textual expressions. In this paper, we propose RECK - a neural network for relation extraction with cross-modal knowledge representations. Different from previous multimodal methods training a common subspace for all modalities, we bridge the semantic gaps by explicitly selecting knowledge paths from external knowledge through the cross-modal object-entity pairs. We further extend the paths into a knowledge graph, and adopt a graph attention network to capture the multi-grained relevant concepts which can provide higher level and key semantics information from external knowledge. Besides, we employ a cross-modal attention mechanism to align and fuse the multimodal information. Experimental results on a multimodal RE dataset show that our model achieves new state-of-the-art performance with knowledge evidence 1 .
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