一种基于多模态大模型上下文学习的多模态命名实体识别方法

一种基于多模态大模型上下文学习的多模态命名实体识别方法，涉及少样本条件下的多模态信息融合与命名实体识别技术。为解决现有技术中存在的，现有技术中缺乏在少样本学习场景中表现出优异识别效果的新型多模态命名实体识别技术的技术缺陷，本发明提供的技术方案包括：分别计算待识别案例与候选案例池中各案例之间的文本相似度和图像相似度，获得文本相似度排序和图像相似度排序结果；得到综合排序结果，并选择前k个最相关案例作为上下文示例；构建上下文提示模板；将上下文提示模板和待识别案例构成完整的输入提示，进行上下文推理，获得待识别案例的命名实体识别结果。可应用于社交媒体分析、舆情监测等多模态文本理解相关工作中。