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乌尔都语多模态命名实体识别的基准数据集和框架
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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
该研究提出了U-MNER框架，以解决乌尔都语多模态命名实体识别数据集不足的问题，并发布了Twitter2015-乌尔都语数据集。通过结合Urdu-BERT和ResNet，模型在该数据集上表现优异，为低资源语言的MNER研究奠定了基础。
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关键要点
- 该研究提出了U-MNER框架，以解决乌尔都语多模态命名实体识别数据集不足的问题。
- 发布了Twitter2015-乌尔都语数据集。
- 模型结合了Urdu-BERT和ResNet，集成了文本和视觉信息。
- 在Twitter2015-乌尔都语数据集上，模型表现优异，取得了最先进的性能。
- 该研究为低资源语言的多模态命名实体识别研究奠定了基础。
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