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基于視覺語言Transformer的社交媒體命名實(shí)體識別研究

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摘 要：［目的/意義］近年來，隨著社交媒體平臺的快速發(fā)展，多模態(tài)命名實(shí)體識別（Multimodal Named Entity Recognition，MNER）成為一個備受關(guān)注的研究課題。最新研究表明，基于視覺Transformer的視覺語言模型在性能上優(yōu)于傳統(tǒng)的基于目標(biāo)檢測器的方法，但目前尚缺乏對基于視覺語言Transformer的MNER模型的系統(tǒng)性研究。（剩余20317字）

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