IJCAI 2024 | 持续多模态知识图谱构建

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论文题目 ： Continual Multimodal Knowledge Graph Construction 本文作者： 陈想（浙江大学）、张锦添（浙江大学）、王潇寒（浙江大学）、张宁豫（浙江大学）、吴桐桐（蒙纳士大学）、王宇翔（杭州电子科技大学）、王永恒（之江实验室）、陈华钧（浙江大学） 发表会议： IJCAI 2024 论文链接： https://arxiv.org/abs/2305.08698 代码链接 ： https://github.com/zjunlp/ContinueMKGC 欢迎转载，转载请注明 出处 一、引言 多模态知识图谱构建（MKGC）利用多模态数据作为额外的信息源以增强图谱的构建过程，具体包含多模态命名实体识别(MNER)和多模态关系抽取（MRE）等任务。然而，现有的MKGC架构主要关注“静态”知识图谱，其中实体类别和关系在整个学习过程中保持不变。当面对新的实体类别和关系时，这些模型缺乏适应性。为了应对实体类别和关系不断涌现的动态数据流，目 ………………………………