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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
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。
主权项：1.本发明的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，其特征在于，包括以下步骤：将图片输入ResNet模型得到图片特征向量和图片分类标签，将文本输入BERT模型得到文本特征向量；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；通过CRF层提取出实体；根据训练数据训练网络模型并更新参数，然后在测试集上提取文本特征和视觉特征进行互注意力操作并进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 复杂系统仿真总体重点实验室 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
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