知识图谱与多模态学习的融合:KG-MM-Survey项目综述

在人工智能快速发展的今天,知识图谱和多模态学习作为两大热门研究方向,正在以前所未有的速度相互融合。为了系统性地总结这一领域的最新进展,浙江大学的研究团队发起了KG-MM-Survey项目,旨在全面梳理知识图谱与多模态学习交叉融合的研究现状。本文将对该项目进行详细介绍,深入探讨相关技术的发展趋势和挑战。

KG-MM-Survey项目概述

KG-MM-Survey项目是一个开源的文献调研项目,主要关注知识图谱与多模态学习的交叉融合研究。该项目由浙江大学的研究团队发起,目前已在GitHub上开源(https://github.com/zjukg/KG-MM-Survey)。项目的核心目标是收集和整理将知识图谱与多模态学习相结合的相关论文,重点关注两个主要方面:

知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM):研究如何利用知识图谱来支持和增强多模态任务。
多模态知识图谱(MM4KG):探索如何将知识图谱研究扩展到多模态领域。

KG-MM-Survey项目任务概览

该项目不仅系统性地整理了相关文献,还提供了详细的分类和分析。研究团队欢迎社区成员通过Issue或Pull Request的方式推荐遗漏的论文,共同完善这一领域的知识体系。

知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM)

知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM)是KG-MM-Survey项目关注的第一个主要方向。这一方向探讨如何利用知识图谱来增强多模态任务的性能,主要涉及以下几个方面:

理解与推理任务

在理解与推理任务中,知识图谱的引入极大地提升了模型的推理能力。以视觉问答(Visual Question Answering, VQA)为例,传统方法往往难以处理需要外部知识的复杂问题。而通过引入知识图谱,模型可以获取更丰富的背景信息,从而更准确地回答问题。

近年来,研究人员提出了多种结合知识图谱的VQA方法。例如,2023年发表在EMNLP上的"A Simple Baseline for Knowledge-Based Visual Question Answering"提出了一种基于知识的VQA基线方法。该方法通过引入外部知识库,显著提高了模型对需要常识推理的问题的回答能力。

除了VQA,视觉对话(Visual Dialog)也是一个重要的理解推理任务。2022年发表在TPAMI上的"Context-Aware Graph Inference With Knowledge Distillation for Visual Dialog"提出了一种基于图推理的方法,通过知识蒸馏技术提高了模型在视觉对话中的表现。

分类任务

在分类任务中,知识图谱的引入为模型提供了额外的语义信息,有助于提高分类准确率。以图像分类为例,特别是在零样本学习(Zero-shot Learning)场景下,知识图谱的作用尤为突出。

2022年发表在KDD上的"Disentangled Ontology Embedding for Zero-shot Learning"提出了一种基于本体嵌入的零样本学习方法。该方法通过解耦本体知识的嵌入,有效提高了模型在未见类别上的识别能力。这充分展示了知识图谱在处理新颖类别时的优势。

此外,知识图谱在假新闻检测等复杂分类任务中也发挥了重要作用。2023年发表在TKDE上的"Inconsistent Matters: A Knowledge-Guided Dual-Consistency Network for Multi-Modal Rumor Detection"提出了一种基于知识引导的双一致性网络,有效提高了多模态谣言检测的准确性。

内容生成任务

在内容生成任务中,知识图谱的引入为模型提供了丰富的背景知识,有助于生成更加准确、丰富和连贯的内容。以图像描述(Image Captioning)为例,传统方法生成的描述往往缺乏细节和准确性。而通过引入知识图谱,模型可以获取更多关于图像内容的语义信息,从而生成更加准确和丰富的描述。

2021年发表的"Boosting Entity-aware Image Captioning with Multi-modal Knowledge Graph"就提出了一种结合多模态知识图谱的图像描述方法。该方法通过引入实体感知机制,显著提高了生成描述的质量和准确性。

在视觉故事生成(Visual Storytelling)任务中,知识图谱的作用同样突出。2021年发表在AAAI上的"Imagine, Reason and Write: Visual Storytelling with Graph Knowledge and Relational Reasoning"提出了一种基于图知识和关系推理的视觉故事生成方法。该方法通过引入常识知识图谱,增强了模型的推理能力,生成的故事更加连贯和有逻辑性。

视觉故事生成示例

检索任务

在检索任务中,知识图谱的引入有助于提高检索的准确性和语义相关性。以跨模态检索(Cross-modal Retrieval)为例,传统方法往往难以处理语义鸿沟问题。而通过引入知识图谱,模型可以获取更丰富的语义信息,从而提高检索的准确性。

2023年发表在ICTIR上的"Pre-Training Multi-Modal Dense Retrievers for Outside-Knowledge Visual Question Answering"提出了一种基于预训练的多模态密集检索器。该方法通过引入外部知识,显著提高了视觉问答中的检索性能。