多模态知识图谱与NLP融合语义推理机制构建
王昱

运城师范高等专科学校，山西省运城市，044000；

摘要：语义推理的深度与广度受限于单一模态知识表征的碎片化与歧义性。本文立足于多模态知识图谱与自然语言处理的交叉领域，提出融合性语义推理机制的核心架构。研究指出，该机制并非模态信息的简单叠加，而是通过符号接地、跨模态注意力与图神经网络传播，构建从感知数据到符号逻辑的映射桥梁。文章系统阐述了多模态语义的统一表征方法、跨模态语义关联与动态推理路径生成以及面向复杂语义任务的联合优化策略，旨在为机器深度语言理解提供更具解释性与鲁棒性的计算框架。

关键词：多模态知识图谱；自然语言处理；语义推理；跨模态注意力

参考文献

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