在當(dāng)今信息爆炸的時代，計算社會科學(xué)(Computational social science:CSS)對多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效檢索需求日益增長。然而，傳統(tǒng)的多模態(tài)檢索方法在擴展至CSS時，面臨著諸多挑戰(zhàn)，如對人工標(biāo)注的高度依賴、對鄰近信息的忽視，以及實值特征映射導(dǎo)致的存儲和檢索效率低下等問題。為了解決這些難題，微算法科技（NASDAQ:MLGO）開發(fā)了一種無監(jiān)督且穩(wěn)健的圖卷積哈希算法的新技術(shù)框架，旨在通過網(wǎng)絡(luò)知識驅(qū)動，實現(xiàn)高效、魯棒的多模態(tài)檢索。
多模態(tài)檢索技術(shù)在CSS中扮演著關(guān)鍵角色，能夠為社會系統(tǒng)的發(fā)展提供海量的相關(guān)數(shù)據(jù)支持。然而，現(xiàn)有的方法在應(yīng)用過程中暴露出依賴人工標(biāo)注、忽視鄰近信息以及實值特征映射的局限等問題。
依賴人工標(biāo)注：許多方法需要大量人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，這不僅耗費人力和時間成本，還可能引入主觀誤差，影響模型的泛化能力。
忽視鄰近信息：訓(xùn)練過程中僅使用強對齊的數(shù)據(jù)，缺乏對鄰近信息的關(guān)注，導(dǎo)致模型在處理語義異構(gòu)性和模態(tài)差距時表現(xiàn)不佳，魯棒性不足。
實值特征映射的局限：將特征映射到實值空間，雖然可以保留豐富的信息，但在存儲和檢索效率上存在瓶頸，難以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。
針對上述挑戰(zhàn)，微算法科技提出的無監(jiān)督且穩(wěn)健的圖卷積哈希算法框架，主要包括以下核心組件：
二次語義自融合：利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取語義豐富的特征，構(gòu)建聯(lián)合語義矩陣，省去了繁瑣的人工標(biāo)注過程。
自適應(yīng)計算策略：通過引入鄰域知識，構(gòu)建增強的語義圖特征，并利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）進行知識融合編碼，填補語義模態(tài)之間的差距，提升特征的魯棒性。
哈希學(xué)習(xí)結(jié)合：將多模態(tài)數(shù)據(jù)映射為二進制代碼形式，降低存儲需求，提高檢索效率。
在傳統(tǒng)多模態(tài)檢索中，人工標(biāo)注的獲取既耗時又可能存在主觀偏差。微算法科技通過采用預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從原始數(shù)據(jù)中自動提取語義豐富的特征。通過語義融合技術(shù)，將不同模態(tài)的特征整合，構(gòu)建聯(lián)合語義矩陣，實現(xiàn)對多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表示。這一過程不僅提高了特征表示的質(zhì)量，還減少了對人工標(biāo)注的依賴。
此外，多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的語義差距和模態(tài)異構(gòu)性是影響檢索性能的主要因素。為解決這一問題，微算法科技（NASDAQ:MLGO）提出的無監(jiān)督且穩(wěn)健的圖卷積哈希算法，引入鄰域知識，構(gòu)建增強的語義圖特征。利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN），對這些特征進行深度編碼，實現(xiàn)知識的融合和傳播。GCN能夠有效捕捉數(shù)據(jù)之間的高階關(guān)系和結(jié)構(gòu)信息，使模型在無監(jiān)督的情況下，自動學(xué)習(xí)到不同模態(tài)之間的語義關(guān)聯(lián)，從而填補語義模態(tài)之間的差距，提升特征的魯棒性。
為解決實值特征在存儲和檢索效率上的問題，微算法科技該算法將多模態(tài)數(shù)據(jù)映射為二進制哈希碼。哈希學(xué)習(xí)通過將高維特征壓縮為低維的二進制碼，既保留了原始數(shù)據(jù)的語義信息，又大幅降低了存儲需求，提高了檢索效率。
微算法科技的無監(jiān)督且穩(wěn)健的圖卷積哈希算法框架核心在于三個方面的創(chuàng)新：首先是“二次語義自融合”機制，利用預(yù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從圖像、文本等模態(tài)中提取語義信息，并通過語義矩陣進行聯(lián)合建模，實現(xiàn)了多模態(tài)語義對齊的無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程；其次是“自適應(yīng)計算策略”，通過鄰接信息構(gòu)建語義圖，再利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)對其進行特征融合，提升了模型對復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)的魯棒性；最后是將融合后的特征編碼成二進制哈希碼，結(jié)合哈希學(xué)習(xí)技術(shù)，大幅壓縮了數(shù)據(jù)存儲規(guī)模，并提高了多模態(tài)檢索速度與精度。這些設(shè)計充分體現(xiàn)了模型對模態(tài)語義差異的感知能力、語義建模的穩(wěn)定性以及檢索效率的工程化優(yōu)勢，整體上形成了一套適用于大規(guī)模、多類型社會數(shù)據(jù)環(huán)境的檢索體系。
微算法科技（NASDAQ:MLGO）該算法在計算社會系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用前景。無監(jiān)督且穩(wěn)健的圖卷積哈希算法通過引入網(wǎng)絡(luò)知識和圖卷積網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了對多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效、魯棒的檢索。該技術(shù)不僅解決了傳統(tǒng)方法在人工標(biāo)注、鄰近信息利用和特征表示方面的不足，還為計算社會系統(tǒng)的發(fā)展提供了強有力的數(shù)據(jù)支持和技術(shù)保障。未來，微算法科技將進一步優(yōu)化該算法，提升其在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，并探索其在更多實際場景中的應(yīng)用潛力。
