Noise-powered Multi-modal Knowledge Graph Representation Framework

📄 arXiv: 2403.06832v4 📥 PDF

作者: Zhuo Chen, Yin Fang, Yichi Zhang, Lingbing Guo, Jiaoyan Chen, Jeff Z. Pan, Huajun Chen, Wen Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-11 (更新: 2025-01-15)

备注: COLING 2025 Accepted, Repo is available at https://github.com/zjukg/SNAG

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SNAG框架以解决多模态知识图谱表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态知识图谱 知识图谱补全 实体对齐 Transformer 噪声掩蔽 深度学习 表示学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态知识图谱表示学习方法在嵌入实体时面临知识误解和多模态幻觉等挑战。
  2. 本研究提出SNAG框架，通过Transformer架构和噪声掩蔽技术，提升多模态实体特征的整合能力。
  3. 在十个数据集上进行实验，SNAG方法实现了SOTA性能，且能有效增强其他模型的表现。

📝 摘要（中文）

随着多模态预训练的兴起，构建统一的多模态知识图谱（MMKG）表示学习框架变得尤为重要。本研究探讨了在多模态知识图谱中准确嵌入实体的有效性，重点关注多模态知识图谱补全（MKGC）和多模态实体对齐（MMEA）两个关键任务。我们提出了一种新颖的SNAG方法，利用基于Transformer的架构和模态级噪声掩蔽，稳健地整合多模态实体特征。通过针对MKGC和MMEA的特定训练目标，我们的方法在十个数据集上实现了SOTA性能，展示了其多样性。此外，SNAG不仅可以作为独立模型使用，还能增强其他现有方法，提供稳定的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多模态知识图谱（MMKG）表示学习中的实体嵌入问题，现有方法在处理知识误解和多模态幻觉方面存在不足。

核心思路：我们提出的SNAG方法利用Transformer架构和模态级噪声掩蔽技术，旨在稳健地整合多模态实体特征，从而提高嵌入的准确性。

技术框架：SNAG框架包括两个主要模块：多模态知识图谱补全（MKGC）和多模态实体对齐（MMEA）。通过特定的训练目标，模型在这两个任务上进行优化。

关键创新：SNAG的核心创新在于引入模态级噪声掩蔽机制，这一设计使得模型在处理多模态数据时更加鲁棒，显著提升了性能。

关键设计：在模型设计中，我们采用了Transformer架构，设置了特定的损失函数以优化MKGC和MMEA任务，确保模型能够有效学习多模态特征的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SNAG方法在十个不同的数据集上实现了SOTA性能，相较于基线方法，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在多模态知识图谱表示学习中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、推荐系统和知识图谱构建等。通过有效整合多模态信息，SNAG框架能够提升系统对复杂查询的理解能力，进而提高用户体验和系统的智能化水平。未来，该方法有望在更多实际场景中得到应用，推动多模态人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

The rise of Multi-modal Pre-training highlights the necessity for a unified Multi-Modal Knowledge Graph (MMKG) representation learning framework. Such a framework is essential for embedding structured knowledge into multi-modal Large Language Models effectively, alleviating issues like knowledge misconceptions and multi-modal hallucinations. In this work, we explore the efficacy of models in accurately embedding entities within MMKGs through two pivotal tasks: Multi-modal Knowledge Graph Completion (MKGC) and Multi-modal Entity Alignment (MMEA). Building on this foundation, we propose a novel SNAG method that utilizes a Transformer-based architecture equipped with modality-level noise masking to robustly integrate multi-modal entity features in KGs. By incorporating specific training objectives for both MKGC and MMEA, our approach achieves SOTA performance across a total of ten datasets, demonstrating its versatility. Moreover, SNAG can not only function as a standalone model but also enhance other existing methods, providing stable performance improvements. Code and data are available at https://github.com/zjukg/SNAG.