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SCANNER: 基于知识增强的鲁棒多模态未见实体命名识别方法
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的研究将命名实体识别推向较先进阶段，融入了视觉信号，产生了多模态命名实体识别（MNER）或基于图像的MNER（GMNER）的多个变种。提出了SCANNER，一种能够有效处理这三种NER变体的模型。SCANNER是一个两阶段结构，通过提取实体候选并获取知识来处理未知实体，提高性能。引入了自我蒸馏方法，提高模型在处理具有固有不确定性的训练数据时的鲁棒性和准确性。方法在NER基准测试中展示出有竞争力的性能，并在MNER和GMNER基准测试中超越了现有方法。
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关键要点
- 最近的研究将命名实体识别推向较先进阶段，融入了视觉信号。
- 产生了多模态命名实体识别（MNER）和基于图像的MNER（GMNER）的多个变种。
- 提出了SCANNER模型，能够有效处理三种NER变体。
- SCANNER是一个两阶段结构，第一阶段提取实体候选并获取知识。
- 通过以实体为中心的知识提取来处理未知实体，提高性能。
- 引入自我蒸馏方法，提高模型在处理不确定性训练数据时的鲁棒性和准确性。
- 方法在NER基准测试中表现出竞争力，并在MNER和GMNER基准测试中超越现有方法。
- 进一步分析表明，蒸馏和知识利用方法改善了模型在各种基准测试中的性能。
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