基于双路编码理论的多模态命名实体识别方法
Multimodal named entity recognition method based on dual coding theory
广东工业大学 a. 自动化学院; b. 计算机学院, 广州 510006
摘要
针对社交媒体多模态命名实体识别中语义稀疏及跨模态相关性不足的问题,借鉴双路编码理论,提出一种新型实体识别模型。首先通过多源语义增强模块,引入图像描述与预训练词向量初步增强文本和视觉特征;接着设计言语逻辑重构系统与非言语参照系统,分别提取包含视觉语境的高阶文本特征,并利用细粒度对齐采样提取文本导向的视觉证据;同时,引入基于混合专家网络的自适应精炼策略,根据上下文动态筛选关键视觉证据以抑制噪声干扰;最后,整合两系统特征并利用条件随机场实现序列标注。在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上的实验结果表明,所提模型在F1值等核心指标上显著优于现有主流方法。研究证实了双路编码与动态精炼策略在多模态特征融合中的有效性。
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.1001-3695.2026.03.0088
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-17] 优先出版
引用本文
冯广, 廖贝融, 黄俊辉, 等. 基于双路编码理论的多模态命名实体识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0088. (Feng Guang, Liao Beirong, Huang Junhui, et al. Multimodal named entity recognition method based on dual coding theory [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0088. )
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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