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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1400字，阅读约需4分钟。
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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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关键要点
- 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，解决模态不平衡问题，取得了最佳结果。
- 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 框架通过对抗式和对比式方法解决多模态知识图完善中的缺失模态问题，取得了最先进的结果。
- 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。
- MMKG 包含数字特征和图像链接，促进了多重关系链接预测和实体匹配的研究。
- Multimodal Knowledge Graphs 采用多级融合和混合变压器结构，在多模态知识图谱完成任务中表现出色。
- SNAG 方法基于 Transformer 架构，展示了在多模态知识图谱完成和多模态实体对齐任务中的领先性能。
- VBKGC 模型通过双胞胎负采样策略，集成多模态信息，表现出优秀的链路预测能力。
- 综述分析了 300 篇以上的文章，探讨了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。
- 提出基于 Lifelong MultiModal Consistent Transformer 框架的方法，研究多模式知识图构建的持续挑战，表现优于现有技术。
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延伸问答
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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