NDMKG: a multimodal knowledge graph for nuclear data

doi:10.1007/s41365-026-02029-7

NDMKG: a multimodal knowledge graph for nuclear data

2026-08-12

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DOI：10.1007/s41365-026-02029-7

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核数据是支撑核科学研究与技术应用的基础资源。目前，核数据分布在不同数据库中且编码格式异构，这增加了数据整合难度，限制了高效的知识挖掘和下游应用。构建核数据知识图谱能够有效整合多源异构数据，并为问答、检索和推荐等应用提供支持。然而，现有核科学技术领域的知识图谱研究主要局限于文本信息，可能导致知识表示不完整或语义关联缺失。为此，本文提出一种核数据多模态知识图谱（NDMKG）构建方法。首先，设计NDMKG的本体结构，并从权威来源获取多模态数据。对于文本数据，采用基于规则的方法提取结构化知识；对于图像数据，集成目标检测、关系预测和光学字符识别技术，实现实体、关系和属性的自动提取。随后，通过实体对齐实现图像和文本知识的融合，并将结果存储于图数据库中完成NDMKG的构建。为从衰变能级图图像数据中实现细粒度实体和关系提取，本文提出旋转目标检测模型Rotated R-CNN和图像关系预测模型ImgRel。实验结果表明，Rotated R-CNN在构建的衰变能级图数据集上优于现有模型，而ImgRel通过多特征融合达到最优性能。这些结果验证了所提模型在衰变能级图知识提取中的有效性。最后，基于NDMKG开发可视化系统，支持知识查询和过滤，并提供核数据多模态探索的应用接口。

Keyword:

Nuclear data

Multimodal knowledge graph

Image understanding

Knowledge extraction

NDMKG: a multimodal knowledge graph for nuclear data

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