浙大&蚂蚁提出MyGO框架提升多模态知识图谱完整性

浙大 & 蚂蚁 | 提出MyGO框架，旨在提升多模态知识图谱（MMKG）完整性！
原创 ShuYini AINLPer 2024-04-16 21:31 上海
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引言
如何有效融合图像、文本等多模态信息以提高多模态知识图谱（MMKG）完整性，一直是多模态知识图谱的研究热点。当前MMKG补全方法往往忽略了多模态数据中的细粒度语义细节，进而影响了模型性能。
为此，本文作者提出了MyGO框架，旨在提升多模态知识图谱的完整性。MyGO通过将图像和文本等多模态数据转换为详细的标记序列，并利用这些信息来学习更精确的实体表示，有效提升了...

这是微信公众号「AINLPer」发布的原创技术文章截图，内容介绍了浙江大学与蚂蚁集团合作提出的MyGO框架，该框架通过融合图像、文本等多模态信息并转换为标记序列，学习更精确的实体表示，解决当前多模态知识图谱（MMKG）补全方法忽略细粒度语义细节的问题，以此提升多模态知识图谱的完整性。页面包含公众号星标引导、作者信息、文章引言等内容，属于自然语言处理（NLP）方向的技术干货推文。

该图片截取自微信公众号「AINLPer」的原创文章，该公众号专注自然语言处理（NLP）领域内容输出。文章由ShuYini创作，于2024年4月16日21:31以上海地区发布，是一篇介绍AI技术新研究成果的专业推文，主要在微信生态内传播，为NLP领域从业者和爱好者提供技术资讯。