一种图文协同层级融合的多模态命名实体识别方法
Visual-text cooperation and hierarchical fusion for multimodal named entity recognition method
广东工业大学 a. 自动化学院; b. 计算机学院, 广州 510006
摘要
多模态命名实体识别(multimodal named entity recognition，MNER)旨在结合文本和图像等信息，提高命名实体识别的准确性。然而，现有方法因文本表达不规范以及图像特征提取聚焦于局部信息，导致图文语义特征利用不充分。针对该问题，提出了一种图文协同层级融合(Visual-Text Cooperation and Hierarchical Fusion，VTCHF)的命名实体识别模型，不仅利用全局视觉特征来补充视觉语义，还通过协同自变分编码器充分利用图像与文本特征，协同生成包含视觉语境信息的特征，从而增补文本语义。随后，设计了层级融合模块，预融合图文特征及其语义特征，自适应增强图文语义粒度，缓解后续模态融合中的对齐偏差。在多个公开数据集上的实验结果表明，该模型显著提升了命名实体识别的准确率、召回率和F1值，验证了该算法优越的性能。
基金项目
国家自然科学基金重点项目(62237001)
广东省哲学社会科学青年项目(GD23YJY08)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0021
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第8期
发布历史
[2025-04-07] 优先出版
引用本文
冯广, 刘天翔, 杨燕茹, 等. 一种图文协同层级融合的多模态命名实体识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0021. (Feng Guang, Liu Tianxiang, Yang Yanru, et al. Visual-text cooperation and hierarchical fusion for multimodal named entity recognition method [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (8). (2025-04-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.01.0021. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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