Multimodale Erkennung benannter Entitäten
Multimodale Erkennung benannter Entitäten (MNER) erweitert die klassische NER durch die Fusion von Textsequenzen mit komplementären Modalitäten – am häufigsten Bildern –, um die Identifizierung und Klassifizierung benannter Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte in Umgebungen zu verbessern, in denen der visuelle Kontext mehrdeutige oder spärliche Texte disambiguiert.
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Quellen
- Moon, S., Neves, L., & Carvalho, V. (2018). Multimodal Named Entity Recognition for Short Social Media Posts. Proceedings of NAACL-HLT 2018, pp. 852–860. Association for Computational Linguistics. link ↗
- Lu, D., Neves, L., Carvalho, V., Zhang, N., & Ji, H. (2018). Visual Attention Model for Name Tagging in Multimodal Social Media. Proceedings of ACL 2018, pp. 1990–1999. Association for Computational Linguistics. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Named Entity Recognition (Text + Visual/Auxiliary Modality NER). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-named-entity-recognition
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- BERT-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Multimodale BERT-basierte KlassifikationDeep Learning↔ compare
- Multimodale FragebeantwortungDeep Learning↔ compare
- Multimodale Satz-EinbettungenDeep Learning↔ compare
- Multimodaler TransformerDeep Learning↔ compare
- Benannte Entitätenerkennung (NER)Text Mining↔ compare
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