多模态知识图谱补全模型训练方法、补全方法及设备

本申请提供多模态知识图谱补全模型训练方法、补全方法及设备，涉及基于特定计算模型的计算机系统领域，方法包括：采用多模态知识图谱补全模型提取图像块特征向量、词特征向量和结构特征向量以及对应的视觉标记、文本标记和结构标记；并基于各个视觉标记、文本标记和结构标记，以图注意力机制获取各个实体的多模态融合特征数据；根据各个多模态融合特征数据对原始多模态知识图谱进行补全并计算补全后多模态知识图谱的目标损失以优化多模态知识图谱补全模型。本申请能够在补全模型训练过程中实现细粒度的多模态特征提取和应用，能够有效提高补全模型训练过程的可靠性及有效性，进而能够提高多模态知识图谱补全的准确性及可靠性。