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KBMR是一种基于MLLM的检索器，用于基于知识的视觉问答，它通过语义对齐来提高检索和VQA准确性，相比CLIP基线表现出显著提升。

IRIS是一个无需训练的框架，利用冻结的大语言模型为知识图谱中的实体构建可复用的身份表示，从而能够在不同知识图谱间实现高效的实体对齐，无需依赖配对处理。

提出了一种基于图卷积网络和BERT的科技专利实体对齐方法，融合结构信息与属性信息，在基准数据集上取得了更好的性能。