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本文提出DuetGraph知识图谱推理框架，通过双路径分离处理局部消息传递和全局注意力机制，有效缓解分数过平滑问题。其创新性体现在：1）采用独立路径避免信息干扰；2）提出粗到精两阶段推理优化候选空间。实验表明，该方法在多个数据集上性能提升最高8.7%，训练效率提升1.8倍，同时保持对大规模知识图谱的高效处理能力。

知识图谱是许多人工智能任务的重要资源，但往往存在不完整性问题。在这项工作中，我们使用预训练的语言模型来完成知识图。将知识图中的三元组视为文本序列，并提出了一种新的框架——知识图双向编码表示转换器(KG-BERT)来建模这些三元组。该方法以三元组的实体描述和关系描述为输入，利用KG-BERT语言模型计算三元组的评分函数。在多个基准知识图上的实验结果表明，我们的方法在三重分类、链接预测和关系预测任务中

多模态推理与大型语言模型（LLMs）经常遭受幻觉的困扰，以及LLMs内部知识不足或过时的问题。一些方法通过使用文本知识图谱来缓解这些问题，但它们单一的知识模态限制了全面的跨模态理解。在本文中，我们提出了一种基于多模态知识图谱的多模态推理（MR-MKG）方法，该方法利用多模态知识图谱（MMKGs）来学习跨模态的丰富语义知识，显著增强了LLMs的多模态推理能力。特别是，使用关系图注意力网络对MMKGs

在多模态情感识别（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）领域，数据集的选择直接决定了研究的场景和难度。目前主流的数据集主要涵盖**文本（Text）、语音（Audio）和视觉（Vision/Video）**三个模态。

本文介绍了知识图谱领域多个常用数据集的基本统计信息，包括FB15k-237-IMG、WN18-IMG等7个数据集。重点分析了不同数据集中的长尾效应现象，发现FB15K等数据集关系长尾显著，而MKG-Y等实体长尾严重。通过计算平均度指标，揭示了各数据集的连接密度差异，特别指出MKG-W/Y等极度稀疏数据集必须依赖多模态信息才能有效学习。研究团队致力于知识图谱和LLM领域的探索，将持续分享相关研究成果

您好，我们是一群热情洋溢的探索者，致力于深耕于知识图谱和大型语言模型（LLM）领域。我们的目标是挖掘、分析并分享那些能够启迪思维、推动科学进步的优质学术论文。我们坚信，知识的传播和交流是促进创新和社会发展的关键力量。A Survey of Knowledge Graph Reasoning on Graph Types: Static, Dynamic, and Multi-Modal在图类型上的

PyTorch以其灵活性和强大的功能脱颖而出，成为研究者和开发者的首选工具。它不仅能够支持复杂神经网络的构建，还能在数据处理上展现出卓越的效率。本文将带你深入了解PyTorch的核心技巧，让你在构建、训练和优化神经网络模型的过程中游刃有余，同时掌握数据处理的高级技巧，以便将深度学习的理论快速转化为实际应用。