人们是如何阅读的？基于阅读偏好的多模态自然语言处理（NER）技术，结合异构数据挖掘与迭代融合引擎

《Information Fusion》：How People Read? Reading Preference-Inspired Multimodal NER with Heterogeneous Mining and Iterative Fusion Engine

文本与图像偏差问题及迭代融合方法在多模态命名实体识别中的应用，提出HIM模块通过显式问题消除文本偏差，IFFE引擎迭代优化多模态特征融合，实验在Twitter数据集上F1值达76.77%和88.35%。

　　近年来，随着社交媒体的迅速发展，文本与图像数据的爆炸式增长为多模态命名实体识别（Multimodal Named Entity Recognition, MNER）带来了新的机遇。MNER旨在识别具有特定意义的实体，例如人物（PER）、地点（LOC）、组织（ORG）和其它（MISC）。然而，传统的命名实体识别系统主要依赖文本信息进行实体分类，这常常导致歧义问题。例如，仅凭句子“Allen was enjoying the sun”无法判断“Allen”是指一个人还是动物。这种不确定性在MNER任务中尤为突出，因此引入视觉信息成为解决该问题的重要手段。

尽管多模态数据在提升MNER性能方面表现出色，但现有方法仍面临一些关键挑战。一方面，文本语义缺乏任务目标的引导，导致文本偏差；另一方面，图像区域中的视觉偏差也可能误导模型对文本上下文的理解，从而降低模型的鲁棒性。此外，当前MNER方法在模态间的交互上存在不足，这可能导致权重分配不合理，进而造成关键信息的遗漏。这些问题在社交媒体数据中尤为明显，因为图像与文本往往存在噪声和不匹配的情况。例如，某些社交媒体帖子附带的图像可能与文本内容无关，或者实体分类需要在细粒度、词级别进行决策，而这些决策依赖于微妙的实体特征。

为了解决上述问题，我们提出了一种基于阅读偏好启发的多模态命名实体识别框架（Reading Preference-Inspired Multimodal NER with Heterogeneous Mining and Iterative Fusion Engine, RPI-HMIF）。该框架引入了异构信息挖掘模块（Heterogeneous Information Mining Module, HIM）和迭代特征融合引擎（Iterative Feature Fusion Engine, IFFE）。HIM模块受到人类阅读偏好的启发，通过引入显式的提问机制，引导模型准确挖掘与任务目标相关的文本核心语义和图像核心特征，从而减少文本和视觉偏差。IFFE模块则通过改进的动态路由算法，实现模态间更深层次的交互，持续优化和深化特征融合过程，从而调整权重并更新特征。

在模型设计中，HIM模块首先利用显式的提问机制从文本信息中提取出与任务目标紧密相关的文本核心语义，这有助于消除文本偏差。随后，这些文本特征被用来指导模型从图像信息中提取出与文本核心语义相关的关键视觉特征，从而减少视觉偏差。此外，IFFE模块通过多次迭代，不断优化模态间的特征交互，使得特征和权重能够逐步精炼，提高融合的精度和适应性。在每次迭代中，模型会评估前一轮的融合结果，以指导后续的更新，确保权重分配和特征提取能够逐步精细化。

为了验证所提出方法的有效性，我们在Twitter-2015和Twitter-2017两个数据集上进行了广泛的实验。这两个数据集包含了根据BIO标注格式标记的实体类型，包括人物、地点、组织和其它。实验结果表明，我们的模型在这些数据集上的表现优于当前最先进的模型（SOTA），分别达到了76.77%和88.35%的F1分数。这些结果证明了RPI-HMIF在处理多模态数据时的优势，尤其是在消除文本和视觉偏差以及优化特征融合方面。

此外，我们还对模型进行了参数敏感性分析，以评估不同参数设置对模型性能的影响。实验结果表明，模型在不同参数组合下均表现出良好的鲁棒性和适应性，这进一步验证了其设计的有效性。在实际应用中，RPI-HMIF框架能够更好地处理社交媒体数据中的多模态信息，提高命名实体识别的准确性和可靠性。

从更广泛的角度来看，RPI-HMIF框架的提出不仅解决了MNER中的文本和视觉偏差问题，还提升了模态间特征融合的精度。该框架通过引入显式的提问机制，使得模型能够更有效地聚焦于任务相关的语义信息，从而提高识别的准确性。同时，通过迭代特征融合引擎，模型能够在多次迭代中不断优化特征表示，使得融合过程更加精细和高效。这种设计在处理社交媒体数据时尤为重要，因为数据的多样性和复杂性要求模型具备更强的适应能力和鲁棒性。

在实际应用中，RPI-HMIF框架可以用于各种社交媒体平台，如Twitter、Facebook、Instagram等。这些平台上的用户生成内容通常包含丰富的文本和图像信息，而MNER任务需要在这些信息中准确识别出实体类型。通过引入显式的提问机制和迭代特征融合引擎，RPI-HMIF能够更有效地处理这些多模态数据，提高命名实体识别的准确性和可靠性。

在模型的实现过程中，我们特别关注了特征融合的优化问题。传统的特征融合方法，如简单的加法或拼接操作，往往引入大量噪声，影响模型的性能。而一些基于门控机制或Transformer的融合方法虽然取得了一定的成果，但在跨模态交互方面仍存在不足。RPI-HMIF通过改进的动态路由算法，实现了更深层次的跨模态交互，使得特征和权重能够在多次迭代中逐步优化，从而提高融合的精度和适应性。

此外，我们还对模型进行了详细的实验分析，以评估其在不同数据集上的表现。实验结果表明，RPI-HMIF在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上的表现优于现有方法，特别是在处理模糊和歧义信息方面。这表明，RPI-HMIF在实际应用中具有较高的实用价值，能够有效提升多模态命名实体识别的准确性。

总的来说，RPI-HMIF框架通过引入显式的提问机制和迭代特征融合引擎，解决了MNER中的文本和视觉偏差问题，并提升了模态间特征融合的精度。该框架的设计不仅提高了模型的鲁棒性，还增强了其对复杂数据的适应能力。实验结果表明，RPI-HMIF在处理社交媒体数据时表现出色，能够有效识别出实体类型，提高命名实体识别的准确性和可靠性。这些成果为未来的多模态命名实体识别研究提供了新的思路和方法，也为实际应用中的信息处理提供了更强大的工具。