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对比即记忆：语义邻居检索增强的归纳式多模态知识图谱补全
内容提要
本文介绍了多种知识图谱补全和推理模型，如SimKGC、MoMoK和KGCL，利用对比学习和多模态特征提升性能。实验结果表明，这些模型在多个基准数据集上表现优异，尤其在复杂关系和噪声环境下。
关键要点
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SimKGC模型通过引入三种不同类型的负例和InfoNCE Loss，实现了高效的自然语言文本推理知识图谱补全，表现优于基于图嵌入的方法。
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MCCLK机制包含全局结构视角、本地合作和语义视角，提出了kNN项-项语义图构建模块，能够捕捉重要的项-项语义关系，实验结果显示优于现有技术。
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MoMoK框架通过协同建模三元组中的结构信息和实体的多模态特征，能够在复杂关系环境下自适应地学习多模态嵌入，实验证明其在复杂情境下表现出色。
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KGCL框架通过知识图谱增强模式和交叉视图对比学习技术，减少噪声，实现了在稀疏、长尾和有噪声的知识图谱场景下的强大性能。
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CKG动态表示方法利用外部知识图谱中的实体信息，提高语言句子的正确语义，实验表明在多项任务中达到了最优结果。
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VBKGC模型采用双胞胎负采样策略，能够捕捉多模态信息并集成到KGC模型中，表现出色于链路预测任务。
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联合完成和对齐知识图谱的模型使用关系感知图神经网络，实验结果在多语言知识图谱对齐和完成任务上取得最佳结果。
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kNN-KGE方法使得稀有或新兴实体更容易被显式存储，实验证明在低资源情况下提高了链接预测结果。
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MR-MKG方法通过利用多模态知识图跨模态学习，显著提高了大型语言模型在多模态推理中的能力，表现优于之前的最新模型。
延伸问答
SimKGC模型的主要特点是什么？
SimKGC模型通过引入三种不同类型的负例和InfoNCE Loss，实现了高效的自然语言文本推理知识图谱补全，表现优于基于图嵌入的方法。
MoMoK框架如何提升多模态知识图谱的性能？
MoMoK框架通过协同建模三元组中的结构信息和实体的多模态特征，自适应地学习多模态嵌入，在复杂关系环境下表现出色。
KGCL框架是如何减少知识图谱中的噪声的？
KGCL框架通过知识图谱增强模式和交叉视图对比学习技术，减少噪声，实现了在稀疏和有噪声的知识图谱场景下的强大性能。
CKG动态表示方法的优势是什么？
CKG动态表示方法利用外部知识图谱中的实体信息，提高语言句子的正确语义，在多项任务中达到了最优结果。
VBKGC模型采用了什么策略来提升链路预测任务的表现？
VBKGC模型采用双胞胎负采样策略，能够捕捉多模态信息并集成到KGC模型中，表现出色于链路预测任务。
MR-MKG方法如何提高多模态推理的能力？
MR-MKG方法通过利用多模态知识图跨模态学习，显著提高了大型语言模型在多模态推理中的能力，表现优于之前的最新模型。
