多模态预训练模型提升信息提取效果：基于 MEAFE 的实体结构三联体和图像描述分析

MEAFE 采用多模态预训练模型、OCR 模型和 GATv2 网络，通过对'实体结构三联体'和'图像描述'进行分析，提升信息提取的准确性和泛化能力。该方法利用多模态数据的组合，更全面地理解实体信息，并通过模态分布分析增强模型的建模能力。在跨语言和跨图数据集上的实验表明，MEAFE 优于传统特征提取模型，具有显著优势。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。