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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明提出了一种结合yolov8与UIE模型用于军事领域的图文多模态实体关系抽取的方法。对于自然语言处理领域中多模态的问题，考虑使用图文分开抽取并且进行结合输出的步骤进行，即使用经过微调重新训练过后的通用信息抽取模型UIE用于基本的文本信息抽取，得到关系三元组头实体，关系，尾实体；将yolov8用于图像中的目标识别，识别的物体类型聚焦在军事领域的飞机类型中，其识别的精确程度可达到我们定义的schema中的具体型号，即做到细粒度识别程度，用精确的型号识别结果进行输出，可以达到军事领域的图文多模态实体关系抽取的效果。本发明，基于军事领域背景，分别结合目标检测和文本信息抽取的技术，实现飞机类型细粒度识别的精度效果，得到输出关系三元组的结果。
主权项：1.结合yolov8与UIE模型用于军事领域的图文多模态实体关系抽取的方法。包括以下步骤：步骤1，制定飞机型号字典，构建军事领域飞机图片数据集并进行划分。步骤2，训练yolov8模型并使用yolov8检测飞机型号。步骤3，制定头尾实体关系对的schema，使用doccano工具进行文本标注，对UIE模型进行微调训练，以提高文本抽取精度，适应军事领域相关文本。步骤4，结合yolov8与UIE模型，输出最后的关系三元组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种结合yolov8与UIE模型用于军事领域的图文多模态实体关系抽取的方法
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