本公开提供了多模态知识图谱的补全方法、装置和电子设备，涉及涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习等技术领域。具体实现方案为：对多模态知识图谱进行特征提取，获取各模态的第一特征向量；对各模态进行两两分组，并对任一组内两个模态的第一特征向量进行语义信息提取和替换，获取任一组两个模态各自的第二特征向量；对每个分组对应的第二特征向量进行融合，获取多模态联合特征向量；基于多模态联合特征向量，对多模态知识图谱进行补全，获取目标多模态知识图谱。本公开实施例中，可以挖掘多模态之间的共同特征，进而通过信息交换减少冗余，跨模态共同学习重要的语义信息，充分利用了多模态信息，提升了知识图谱补全的性能。