笔记整理：张溢驰，浙江大学硕士，研究方向为多模态知识图谱

链接：https://arxiv.org/abs/2303.10816

动机

多模态知识图谱补全需要将多种模态的信息（如图像和文本）融入到实体的结构表示中，以此来实现更好的链接预测，但是已有的方法往往通过将所有模态投影到一个统一的空间中，具有相同的关系来捕捉共性，这可能无法保存每个模态中的特定信息。因此，他们无法有效地模拟模式之间的复杂互动，以捕捉模态之间的交互性，这就导致这些方法的性能受到了限制。

贡献

为了解决上面提到的这个问题，提出了一种新的交互式多模式融合模型（IMF），用于知识图上的多模式链接预测。IMF可以在每个模态中单独学习知识，并通过两阶段融合对不同模态之间的复杂交互进行联合建模。

在多模态融合阶段，作者采用双线性融合机制，通过对比学习充分捕捉多模态特征之间的复杂交互。对于基本的链接预测模型，作者将关系信息作为上下文，将三元组列为每个模态中的预测。在最终决策融合阶段，作者整合来自不同模态的预测，并利用互补信息进行最终预测。本文的贡献总结如下：

作者提出了两个阶

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