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        哈工大提出創新迭代推理框架 DPE-MNER :充分發揮多模態表示潛力

        AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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        哈工大提出創新迭代推理框架 DPE-MNER :充分發揮多模態表示潛力

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        原標題:哈工大提出創新迭代推理框架 DPE-MNER :充分發揮多模態表示潛力
        關鍵字:粒度,表示,團隊,實體,特征
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com該文章的作者團隊來與哈工大社會計算與信息檢索研究中心,作者團隊構成:鄭子豪、張梓涵、王澤鑫、付瑞吉、劉銘、王仲遠、秦兵。
        多模態表示??
        多模態命名實體識別,作為構建多模態知識圖譜的一項基礎而關鍵任務,要求研究者整合多種模態信息以精準地從文本中提取命名實體。盡管以往的研究已經在不同層次上探索了多模態表示的整合方法,但在將這些多模態表示融合以提供豐富上下文信息、進而提升多模態命名實體識別的性能方面,它們仍顯不足。
        本文,研究團隊提出了DPE-MNER,一個創新的迭代推理框架,它遵循“分解、優先、消除”的策略,動態地整合了多樣化的多模態表示。該框架巧妙地將多模態表示的融合分解為層次化且相互連接的融合層,極大地簡化了處理過程。在整合多模態信息時,該團隊特別強調了從“


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        聯系作者

        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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