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論文連結:https://aclanthology.org/2024.lrec-main.403.pdf
動機
分解策略鼓勵我們將多模態表示的融合拆分為更小、更易於處理的單元,這些單元能夠在不同的粒度級別上探索多模態互動。 優先排序策略建議根據“由易到難”和“由粗到細”的順序來整合多模態資訊;這種漸進式的整合有助於MNER預測的逐步最佳化。這使得模型能夠逐步將注意力從簡單但粗糙的資訊轉移到複雜但精確的細節上。 不相關性消除策略啟發我們顯式地篩選並排除不同多模態表示中的無關資訊;這可以消除那些可能影響MNER效能的無關資訊。