申请/专利权人：福建理工大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892730A

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06V10/764;G06V10/774;G06F18/25;G06V10/42

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及一种基于文本图像的多模态命名实体识别方法。该方法构建了文本图像异构相似图的多模态命名实体识别模型。该模型包含特征提取模块、图构建模块、图传播模块、特征融合模块，用于进行多模态命名实体识别。该方法首先选择多模态数据的细粒度特征，将文本中的单词和划分为网格级别的图片子节点，利用余弦相似性和皮尔森相关系数构建图边。接着，将构建好的图输入多层图卷积网络中进行特征传播学习，并通过自注意力机制突显重要的多模态相似特征。在特征融合阶段，采用门控机制将与文本相符合的视觉信息进行融合，最后通过CRF解码器对融合的特征进行解码处理，得到识别结果。

主权项：1.一种基于文本图像的多模态命名实体识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、多模态数据处理；S2、文本图像异构相似图模型的建立；S3、模型训练及参数调优；S4、文本图像异构相似图模型的性能分析与评价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建理工大学 一种基于文本图像的多模态命名实体识别方法

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