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Application of Diffusion-based Hierarchical Negative Sampling in Multimodal Knowledge Graph Completion
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内容提要
本研究提出了一种基于扩散的层次负采样（DHNS）方案，旨在解决多模态知识图谱中的缺失知识问题。实验结果表明，该方法结合多模态语义和动态训练策略，在多个基准数据集上显著优于现有模型，提升了训练效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的基于扩散的层次负采样（DHNS）方案，旨在解决多模态知识图谱中的缺失知识问题。
- DHNS方案通过生成高质量的负三元组，结合多模态语义和动态调整训练策略。
- 实验结果表明，该方法在多个基准数据集上显著优于现有的多模态知识图谱补全模型和负采样技术，提升了模型的训练效果。
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