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基于注意力机制的多模态命名实体识别方法研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，多模态数据在各个领域的应用越来越广泛。多模态命名实体识别（Multi-modalNamedEntityRecognition，简称MMNER）作为自然语言处理（NLP）领域的重要任务之一，对于信息的有效提取和利用具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的不断发展，尤其是注意力机制在NLP任务中的广泛应用，多模态命名实体识别方法的研究也取得了显著的进展。本文旨在研究基于注意力机制的多模态命名实体识别方法，以提高实体识别的准确性和效率。
二、相关工作
在多模态命名实体识别领域，早期的研究主要关注于单模态数据的实体识别
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