(源码)基于PyTorch的多模态命名实体识别系统.zip

简介：
本项目为一个基于PyTorch框架开发的多模态命名实体识别系统，旨在提高跨文本与图像信息处理中的实体识别精度。采用深度学习技术融合多种数据模式，有效提升模型性能和泛化能力。 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的多模态命名实体识别系统，旨在通过融合文本和视觉信息来完成命名实体识别（NER）任务。该系统利用预训练的模型（如BERT、DistilBERT和CLIP）对文本和图像进行编码，并通过自定义的融合模型将两者的信息结合起来以提高分类效果。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多模态信息融合：本项目采用预训练的BERT和CLIP模型分别处理文本与图片，之后利用定制化的融合模块整合两者的输出结果，为命名实体识别任务提供全面且丰富的多模式数据支持。 2. 预训练模型的应用：通过引入预先在大规模语料库上训练好的BERT及CLIP模型，系统能够有效提取出高质量的特征信息，并以此来优化其性能表现。 3. 自定义融合机制设计：为了进一步增强文本与视觉内容之间的关联性以及改进实体识别精度，我们特别开发了一套包含融合层和注意力机制在内的自定制化架构。