Mehrfachmodaler Named-Entity-Erkennung

Multimodale Named Entity Recognition (MNER) ist ein wichtiger Zweig der Natürlichen Sprachverarbeitung, der darauf abzielt, die Genauigkeit und Robustheit von Named Entity Recognition-Modellen durch die Integration von Bildinformationen zu verbessern. Diese Aufgabe nutzt die Komplementarität von visuellen und textuellen Daten, um den Entitätserkennungsprozess zu optimieren und die Fähigkeit zur Identifikation von Entitäten in komplexen Szenarien zu erhöhen. MNER hat ein breites Anwendungsspektrum, wie zum Beispiel intelligente Dokumentenverarbeitung, Bildannotierung und cross-mediale Informationsabrufsysteme.