論文の概要: MyGO: Discrete Modality Information as Fine-Grained Tokens for Multi-modal Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09468v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 05:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:48:50.463773
• Title: MyGO: Discrete Modality Information as Fine-Grained Tokens for Multi-modal Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: MyGO: マルチモーダル知識グラフ補完のための微粒化トークンとしてのモジュール情報の離散化
• Authors: Yichi Zhang, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Yajing Xu, Binbin Hu, Ziqi Liu, Huajun Chen, Wen Zhang,
• Abstract要約: MMKGの微細なモダリティ情報を処理・融合・拡張するためにMyGOを導入する。 MyGOは、マルチモーダルな生データをきめ細かい離散トークンとしてトークン化し、クロスモーダルなエンティティエンコーダでエンティティ表現を学習する。 標準MMKGCベンチマーク実験により,本手法が最新の20モデルを上回ることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.80447197290866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal knowledge graphs (MMKG) store structured world knowledge containing rich multi-modal descriptive information. To overcome their inherent incompleteness, multi-modal knowledge graph completion (MMKGC) aims to discover unobserved knowledge from given MMKGs, leveraging both structural information from the triples and multi-modal information of the entities. Existing MMKGC methods usually extract multi-modal features with pre-trained models and employ a fusion module to integrate multi-modal features with triple prediction. However, this often results in a coarse handling of multi-modal data, overlooking the nuanced, fine-grained semantic details and their interactions. To tackle this shortfall, we introduce a novel framework MyGO to process, fuse, and augment the fine-grained modality information from MMKGs. MyGO tokenizes multi-modal raw data as fine-grained discrete tokens and learns entity representations with a cross-modal entity encoder. To further augment the multi-modal representations, MyGO incorporates fine-grained contrastive learning to highlight the specificity of the entity representations. Experiments on standard MMKGC benchmarks reveal that our method surpasses 20 of the latest models, underlining its superior performance. Code and data are available at https://github.com/zjukg/MyGO
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル知識グラフ(MMKG)は、豊富なマルチモーダル記述情報を含む構造化世界知識を格納する。 これらの不完全性を克服するために、マルチモーダル知識グラフ補完(MMKGC)は、与えられたMMKGから観測されていない知識を発見し、三重項からの構造情報とエンティティのマルチモーダル情報の両方を活用することを目的としている。 既存のMMKGC法は、通常、事前訓練されたモデルでマルチモーダル特徴を抽出し、融合モジュールを用いて3重予測でマルチモーダル特徴を統合する。 しかし、これはしばしば、微妙できめ細かなセマンティックな詳細とそれらの相互作用を見渡すことで、マルチモーダルデータの粗い処理をもたらす。 この欠点に対処するため,MMKGからの微細なモダリティ情報を処理し,融合し,拡張する新しいフレームワークであるMyGOを紹介した。 MyGOは、マルチモーダルな生データをきめ細かい離散トークンとしてトークン化し、クロスモーダルなエンティティエンコーダでエンティティ表現を学習する。 マルチモーダル表現をさらに強化するために、MyGOは、エンティティ表現の特異性を強調するために、きめ細かいコントラスト学習を取り入れている。 標準MMKGCベンチマーク実験により,提案手法は最新の20モデルを超え,優れた性能を実証した。 コードとデータはhttps://github.com/zjukg/MyGOで公開されている。

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