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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇综述审查了知识图谱相关研究，重点关注了KG驱动的多模式学习和多模式知识图谱。讨论了构建进展、任务和挑战，并提出了新兴趋势。旨在为研究人员提供参考和支持。
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关键要点
- 综述审查了300篇以上的知识图谱相关研究文章。
- 重点关注KG驱动的多模式学习和多模式知识图谱（MMKG）。
- 定义了KG和MMKG，并探讨了它们的构建进展。
- 提供了KG驱动的多模式学习任务和MMKG任务的定义、评估基准和关键见解。
- 讨论了当前的挑战和新兴趋势，如大型语言模型和多模式预训练策略的进展。
- 旨在为KG和多模式学习研究领域的研究人员提供全面参考和支持。
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