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

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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

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。

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