MEAFE使用多模预训练模型OCR模型GATv2网络提高的信息提取能力实体结构三联体和图像描述分别获得更有效的多模态表示并分析实体的模态分布以增强模型的建模能力理解实体信息。在跨语言和跨图多模态数据集上的实验表明该方法优于使用传统特征提取的模型

，具有更好的准确性和泛化能力。这种方法通过多模态数据的组合，能够更全面地理解实体信息，从而提高信息提取的效果。同时，使用预训练模型和OCR模型，可以有效地处理图像和文本数据，提高模型对实体结构和图像描述的理解能力。此外，使用GATv2网络，可以更好地建模实体之间的关系，从而更准确地提取实体信息。因此，此方法可以在多个领域中得到广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉和信息检索等。