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利用实体信息进行跨模态关联学习：实体引导的多模态摘要
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过实体信息和知识蒸馏，提出了基于实体引导的多模态总结模型（EGMS）。该模型利用共享权重的双多模态编码器处理文本-图片和实体-图片信息，采用门控机制增强文本总结生成，并通过知识蒸馏优化图像选择。实验证明了EGMS方法的优越性和将实体信息纳入多模态总结问题的必要性。
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关键要点
- 提出了一种基于实体引导的多模态总结模型（EGMS）。
- EGMS模型利用共享权重的双多模态编码器处理文本-图片和实体-图片信息。
- 采用门控机制增强文本总结生成。
- 通过知识蒸馏优化图像选择。
- 实验证明EGMS方法的优越性。
- 将实体信息纳入多模态总结问题是必要的。
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