多模态知识图谱构建和应用：综述
本综述对 300 篇以上的文章进行了仔细审查，重点关注了两个主要方面的知识图谱 (KG) 相关研究，即 KG 驱动的多模式学习和多模式知识图谱 (MMKG)，通过定义 KG 和 MMKG，探讨了它们的构建进展，以及 KG 驱动的多模式学习任务和 MMKG 任务，为相关研究提供了定义、评估基准和关键见解，最后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。本综述旨在作为 KG 和多模式学习研究领域的全面参考，为已经参与或考虑进行 KG 和多模式学习研究的研究人员提供洞察力，支持未来的工作。
Feb, 2024
提出了一种利用多模态知识图 (MMKGs) 进行多模态推理的方法 (MR-MKG)，通过利用多模态知识图 (MMKGs) 跨模态地学习丰富的语义知识，显著提高了大型语言模型 (LLMs) 在多模态推理中的能力。通过在仅使用 LLM 参数的 2.25% 进行训练，MR-MKG 在多模态问答和多模态类比推理任务上取得了优越的性能，胜过了之前的最新模型。
Jun, 2024
MMKG 是一个包含数字特征和图像链接的三个知识图谱集合，可以帮助多重关系链接预测和实体匹配社区，并且具有潜力促进知识图谱的新型多模态学习方法的发展。我们通过大量实验验证了 MMKG 在同 As 链接预测任务中的效用，并显示出多元特征类型学习对这一任务的益处。
Mar, 2019
本研究提出了一种名为 MMKGR 的新型模型，其中包含一种统一的门 - 关注网络和一种补充特征感知的强化学习方法，通过有效的多模态补充特征和多次迭代推理，能够更好地实现知识图谱方面的任务，与现有方法相比推理性能更好。
Sep, 2022
多模态知识图谱补全 (MMKGC) 旨在通过协同建模大量三元组中隐藏的结构信息和实体的多模态特征，自动发现给定的多模态知识图谱中的新知识三元组。我们引入了一种新颖的 MMKGC 框架，即混合模态知识专家 (MoMoK)，来学习在复杂关系环境下自适应的多模态嵌入。通过设计关系指导的模态知识专家来获取关系感知的模态嵌入，并整合多模态的预测结果以实现全面的决策。此外，通过最小化它们的互信息来解开这些专家之间的联系。在四个公开的 MMKG 基准上的实验证明了 MoMoK 在复杂情境下的出色性能。
May, 2024
知识图谱是多样化知识的结构化表示方式，广泛应用于各种智能应用。本文综述了各种类型的知识图谱（静态、动态、时态和事件型）的演化以及知识提取和推理技术，并介绍了不同类型知识图谱的实际应用，包括金融分析的案例研究。最后，我们提出了关于知识工程未来方向的观点，包括将知识图谱和大型语言模型的能力结合以及知识提取、推理和表示的发展。
Oct, 2023
本研究的重点是通过开发终身多模式基准数据集，研究探索多模式知识图构建的持续挑战，提出了一种基于 Lifelong MultiModal Consistent Transformer 框架（LMC）的方法，并通过实验证明，与现有技术相比，在动态场景中具有更好的性能。
May, 2023
机器学习在医生对病人的发展趋势获得洞察力方面受到越来越多的关注。我们提出了一种名为多模态 UMLS 图神经网络学习（MMUGL）的新方法，用于使用基于统一医学语言系统的知识图上的图神经网络学习医学概念的有意义的表示。这些表示被聚合表示整个病人就诊情况，然后输入到序列模型中以在病人的多次医院就诊的粒度上进行预测。我们通过整合先前的医学知识并考虑多种模态来提高性能。我们将我们的方法与用于不同粒度上学习表示的现有架构在 MIMIC-III 数据集上进行比较，并展示出我们的方法优于这些方法。结果表明了基于先前的医学知识的多模态医学概念表示的重要性。
Jul, 2023
该研究论文为知识图谱推理提供了一种静态模型，其目的是在知识图谱上推出新的事实，概述了静态、时间性和多模态 KGR 模型的检测，探讨了相应的数据集和挑战。
Dec, 2022