MyGO：离散模态信息作为细粒度标记用于多模态知识图谱补全
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内容提要
本文综述了多模态知识图谱（MMKG）的研究进展，提出了新模型和框架，如AdaMF-MAT、MMKGR和MACO，以解决模态不平衡和缺失问题。研究强调了多模态学习的挑战和未来趋势。
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Q&A
AdaMF-MAT 方法是如何解决模态不平衡问题的？
AdaMF-MAT 方法结合结构信息、视觉信息和文本信息，通过自适应模态融合和模态对抗训练来充分利用不平衡模态信息。
MMKGR 模型的主要特点是什么？
MMKGR 模型采用统一的门-关注网络和补充特征感知的强化学习方法，提升了知识图谱任务的推理性能。
MACO 框架是如何处理缺失模态问题的？
MACO 框架通过对抗式和对比式方法，利用交叉模态对比损失来改进生成器表现，从而解决多模态知识图完善中的缺失模态问题。
MoSE 框架解决了哪些问题？
MoSE 框架成功解决了不同模式下关系表示共享和关系重要性的动态建模问题。
VBKGC 模型的创新之处是什么？
VBKGC 模型采用双胞胎负采样策略，能够捕捉基于嵌入的多模态信息并将其集成到知识图谱补全模型中，表现出优秀的链路预测能力。
这篇综述文章的研究重点是什么？
这篇综述文章重点关注知识图谱驱动的多模式学习和多模式知识图谱的构建进展及其挑战和趋势。
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