本研究提出了一种名为ZSLLM的框架，旨在解决多模态知识图谱嵌入中的零样本学习问题，包括信息转移和新类别关系推断。实验结果表明，ZSLLM在多个真实数据集上表现优于现有技术，具备良好的扩展性和实用性。
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