【源码】基于Python的外部知识增强多模态命名实体识别系统

项目简介

本项目构建了一个外部知识增强的多模态命名实体识别系统。该系统以大型语言模型作为动态外部知识源，融合文本和图像数据，提升了多模态场景下实体识别的准确性与效率，可应用于社交媒体、新闻报道等领域。

项目的主要特性和功能

1. 多模态数据处理：支持处理文本与图像等多模态数据，实现跨模态的命名实体识别。
2. 外部知识融合：借助大型语言模型，将外部知识动态融入实体识别过程，增强识别的准确性和鲁棒性。
3. 多数据集支持：涵盖社交媒体、新闻报道等多领域的多模态数据集。
4. 高效训练评估：具备高效的模型训练能力，提供多种评估指标与可视化工具，便于了解模型性能。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 复制项目仓库，安装依赖项：确保具备Python编程环境，安装深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）、大型语言模型库（如Transformers）、数据处理和可视化库（如Pillow、Matplotlib等）以及其他相关依赖项。 2. 准备数据集：准备好包含文本和图像的数据，如Twitter15_Twitter17数据集、CMNER数据集等，按要求进行处理。 3. 运行训练脚本：运行模型训练脚本对模型进行训练。 4. 模型评估：使用测试数据评估模型性能。 5. 实体识别：使用训练好的模型进行实体识别任务。

注意：数据集需按项目要求准备处理，模型训练需一定计算资源。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】