[发明专利]一种基于标签注意力的武器装备领域多模态命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202310061847.X | 申请日： | 2023-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN116029297A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 吕学强;肖刚;游新冬;韩君妹 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学;复杂系统仿真总体重点实验室 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N7/01;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明解决武器装备领域文本数据因其稀缺性，存在噪声大、句子短、质量差、不具备丰富的上下文语义等现象，利用多模态方法可有效提高实体识别的效果，包括以下步骤：由ResNet提取视觉特征，同时对图像进行分类；将分类标签在字典中的解释通过BERT得到向量信息，取到包含全部分类信息的[CLS]；由BERT提取整个文本特征，将含有分类信息的[CLS]替换文本向量的[CLS]部分，然后进行自注意力得到关注实体的特征向量；将两种模态处理好的特征向量进行跨模态注意，通过互注意力模块对两种特征向量进行交互感知；最后通过CRF层提取出实体。在武器装备多模态数据集上进行实验，表明本发明优于单文本模态和主流多模态模型，可实现对武器装备领域实体的有效识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 注意力 武器装备 领域 多模态 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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