MyGO

MyGO是一款专注于多模态知识图谱补全的创新工具。它通过将离散模态信息转化为细粒度标记，significantly提高了补全的准确性。MyGO巧妙地利用transformers库进行文本标记嵌入，并在多模态数据集上进行训练和评估。该工具的突出特点是支持自定义数据集，并提供完整的训练脚本，方便用户复现实验结果。MyGO主要面向需要处理多模态数据的知识图谱研究人员和应用开发者。它能有效地整合多种模态信息，提升知识图谱的完整性和准确性，为用户在多模态知识表示和推理方面提供强大支持，从而在各种复杂的知识图谱应用场景中发挥重要作用。