基于显著性LoRA知识注入的特定域多模态命名实体识别方法

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基于显著性LoRA知识注入的特定域多模态命名实体识别方法
申请号:CN202511001540
申请日期:2025-07-21
公开号:CN120874838A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
基于显著性LoRA知识注入的特定域多模态命名实体识别方法,具体步骤如下:步骤一、图片‑文本对按照统一的指令模版构建成指令数据集。步骤二、采用SalientLoRA微调方法,将领域MNER指令数据集注入多模态大模型,增强其领域实体理解和识别能力。本发明提出了基于显著性LoRA知识注入的特定域多模态命名实体识别方法,本方法依托大规模多模态大语言模型强大的理解和推理能力,通过指令微调的方法,将特定域命名实体识别数据集转化为统一的指令方式,能够统一知识注入,在一个模型中处理多种类别和细分领域的命名实体识别任务。
技术关键词
命名实体识别方法 微调方法 指令 矩阵 多模态 数据 权重分配机制 深度优先遍历 文本 度量 模版 序列 大语言模型 增量更新 节点 图片 关系
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