Position Paper: Metadata Enrichment Model: Integrating Neural Networks and Semantic Knowledge Graphs for Cultural Heritage Applications

📄 arXiv: 2505.23543v1 📥 PDF

作者: Jan Ignatowicz, Krzysztof Kutt, Grzegorz J. Nalepa

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29

💡 一句话要点

提出元数据增强模型以解决文化遗产数字化中的元数据不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 元数据增强 文化遗产 神经网络 知识图谱 计算机视觉 语义技术 数字化

📋 核心要点

  1. 现有的文化遗产数字化方法缺乏丰富的元数据，限制了其可访问性和互操作性。
  2. 提出的元数据增强模型（MEM）结合了计算机视觉、语言模型和知识图谱，以提高元数据的丰富性。
  3. MEM在雅盖隆数字图书馆的古籍数据集上应用，展示了其在实际GLAM机构中的有效性和灵活性。

📝 摘要（中文）

文化遗产收藏的数字化为研究开辟了新方向，但缺乏丰富的元数据对可访问性、互操作性和跨机构合作构成了重大挑战。近年来，YOLOv11和Detectron2等神经网络模型在视觉数据分析中取得了革命性进展，但在特定领域的文化遗产（如手稿和古籍）中，由于缺乏针对结构特征提取和语义互操作性的方法，其应用仍然有限。本文提出了元数据增强模型（MEM），通过结合微调的计算机视觉模型、大型语言模型和结构化知识图谱，旨在丰富数字化收藏的元数据。我们展示了MEM的潜力，并应用于雅盖隆数字图书馆的数字化古籍数据集，发布了105页手稿的手动注释数据集。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文化遗产数字化过程中元数据不足的问题，现有方法在结构特征提取和语义互操作性方面存在显著不足。

核心思路：通过将神经网络与语义技术相结合，MEM提供了一种新的方法论，以动态检测和提取文化遗产中的嵌套特征，从而增强元数据的质量和丰富性。

技术框架：MEM的整体架构包括多个模块：首先是微调的计算机视觉模型用于特征提取，其次是大型语言模型用于语义理解，最后是结构化知识图谱用于元数据的组织和存储。

关键创新：MEM的关键创新在于多层视觉机制（MVM），该机制能够动态检测嵌套特征，如印章中的文本或图像，从而显著提升视觉分析的能力。

关键设计：在设计上，MEM采用了特定的损失函数以优化特征提取效果，并在网络结构上进行了针对文化遗产特征的微调，以确保模型的有效性和适应性。

📊 实验亮点

在实验中，MEM在雅盖隆数字图书馆的古籍数据集上表现出色，成功发布了105页手稿的手动注释数据集，展示了其在实际应用中的有效性和灵活性，显著提升了元数据的质量。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括博物馆、图书馆和档案馆等文化遗产机构，能够通过丰富的元数据提升数字化藏品的可访问性和互操作性。未来，MEM有望推动文化遗产研究的进步，并促进跨机构的合作与交流。

📄 摘要（原文）

The digitization of cultural heritage collections has opened new directions for research, yet the lack of enriched metadata poses a substantial challenge to accessibility, interoperability, and cross-institutional collaboration. In several past years neural networks models such as YOLOv11 and Detectron2 have revolutionized visual data analysis, but their application to domain-specific cultural artifacts - such as manuscripts and incunabula - remains limited by the absence of methodologies that address structural feature extraction and semantic interoperability. In this position paper, we argue, that the integration of neural networks with semantic technologies represents a paradigm shift in cultural heritage digitization processes. We present the Metadata Enrichment Model (MEM), a conceptual framework designed to enrich metadata for digitized collections by combining fine-tuned computer vision models, large language models (LLMs) and structured knowledge graphs. The Multilayer Vision Mechanism (MVM) appears as the key innovation of MEM. This iterative process improves visual analysis by dynamically detecting nested features, such as text within seals or images within stamps. To expose MEM's potential, we apply it to a dataset of digitized incunabula from the Jagiellonian Digital Library and release a manually annotated dataset of 105 manuscript pages. We examine the practical challenges of MEM's usage in real-world GLAM institutions, including the need for domain-specific fine-tuning, the adjustment of enriched metadata with Linked Data standards and computational costs. We present MEM as a flexible and extensible methodology. This paper contributes to the discussion on how artificial intelligence and semantic web technologies can advance cultural heritage research, and also use these technologies in practice.