基于跨模态交互与大语言模型多级投票的实体对齐方法

本发明公开一种基于跨模态交互与大语言模型多级投票的实体对齐方法，通过将关系、属性和图像统一映射为同一文本空间中的词元嵌入序列，使用全局语义融合路径与局部跨模态增强路径实现多模态语义的深度交互，并利用对比学习来优化实体向量表示；同时，通过大语言模型对候选实体集进行多级推理与投票，得到最终的实体对齐结果。本发明可有效提升多模态知识图谱实体对齐的准确率，解决了现有多模态知识图谱实体对齐方法存在的模态割裂、交互缺失与对齐准确率低等问题，对跨语言知识融合、多模态推荐、智能问答等领域的发展具有重要意义。