将大型基础模型集成到多模态命名实体识别中，并结合证据融合技术

《Neurocomputing》：Integrating Large Foundation Models into Multimodal Named Entity Recognition with Evidential Fusion

本文提出一种融合不确定性估计的多模态命名实体识别（MNER）方法，通过建模各模态的Normal-Inverse Gamma（NIG）分布实现分层不确定性表征，结合大预训练模型（如CLIP、Segment Anything Model）的特征表示，有效提升多模态信息融合的准确性和可信赖性，并在Twitter-15和Twitter-17数据集上验证其优越性。

　　在当今社交媒体日益发展的背景下，用户生成内容的形式愈发多样化，其中文本与图像的结合成为了一种常见的表达方式。这种多模态信息不仅丰富了内容的表现力，也为信息提取任务带来了新的挑战和机遇。在这一领域中，多模态命名实体识别（Multimodal Named Entity Recognition, MNER）是一项至关重要的技术，它旨在从包含文本和图像的多模态数据中识别出具有特定语义的实体，如人名、地名、组织名等。然而，目前大多数MNER方法依赖于注意力权重机制，通过这种方式提取文本与图像之间的相关信息。这种方法虽然在一定程度上提高了模型的性能，但其在处理复杂或不相关的内容时往往表现出一定的不稳定性，缺乏对预测结果的可靠性和可解释性的保障。

面对这一问题，研究者们开始探索如何在MNER任务中引入不确定性估计，以提升模型的可信度和稳定性。不确定性估计的概念源于概率论，它可以帮助模型在面对不确定或模糊的信息时，更好地表达自身的不确定性。例如，在图像识别任务中，当图像质量较差或内容模糊时，模型可以表达出对预测结果的不自信，从而避免误导用户或产生错误的决策。将这一理念引入到MNER任务中，意味着模型不仅要识别出实体，还要评估识别结果的可靠性，从而为用户提供更准确和可信的信息。

为了实现这一目标，我们提出了一种基于证据融合机制的不确定性估计方法。该方法通过将每种模态的输出建模为正态-逆伽马分布（Normal-Inverse Gamma, NIG），从而构建了一个统一的不确定性建模框架。正态-逆伽马分布是一种常见的概率分布模型，它能够有效描述数据的不确定性，特别是在处理具有多种不确定性的多模态数据时表现出色。通过将文本和图像的特征分别建模为NIG分布，并将这些分布进行融合，我们能够在更高层次上对不确定性进行建模和分析。这种融合方式不仅能够区分出数据本身的不确定性（aleatoric uncertainty）和模型对数据的理解不确定性（epistemic uncertainty），还能够通过层级化的不确定性建模，提高模型的预测准确性和可信度。

在实际应用中，不确定性估计对于提升模型的鲁棒性和适应性具有重要意义。特别是在一些对可靠性要求较高的场景中，如医疗诊断、法律分析或金融决策，模型的不确定性估计能力能够帮助用户更好地理解预测结果的可信程度，从而做出更合理的判断。此外，不确定性估计还能够增强模型的可解释性，使得模型在面对复杂或矛盾的信息时，能够提供更清晰的决策依据。例如，当文本和图像之间存在不一致时，模型可以通过不确定性估计来表达这种不一致，而不是简单地做出一个预测，这在一定程度上提高了模型的透明度和可信任度。

为了进一步提升模型的性能，我们还探讨了预训练大模型在MNER任务中的应用潜力。近年来，预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）和视觉模型（如CLIP、Segment Anything）在各自领域取得了显著的成果。这些模型通过在大规模数据集上进行预训练，能够学习到丰富的语义表示，从而在各种任务中表现出强大的泛化能力。特别是在零样本学习和跨模态理解方面，这些模型展现出了优于传统方法的性能。因此，我们将这些预训练大模型的特征表示引入到MNER任务中，并设计了一种高效的融合策略，使得文本和图像的特征能够更好地对齐，并在统一的不确定性框架下进行整合。这种方法不仅提高了模型的特征表达能力，还增强了模型在多模态数据中的适应性和稳定性。

通过在Twitter-15和Twitter-17两个数据集上的实验，我们验证了所提出方法的有效性。这两个数据集都是专门用于多模态命名实体识别的，其中Twitter-15包含4,000个训练样本、1,000个开发样本和3,357个测试样本，而Twitter-17则有3,373个训练样本、723个开发样本和723个测试样本。实验结果显示，我们的方法在多个关键指标上均优于现有的基线模型，包括F1值、精确率和召回率。这表明，通过引入不确定性估计和利用预训练大模型的特征表示，我们能够在不牺牲性能的前提下，显著提高模型的可信度和稳定性。

此外，我们还发现，传统的注意力机制在处理多模态数据时存在一定的局限性。由于文本和图像之间可能存在不一致或无关的情况，注意力权重可能无法准确反映这些信息之间的关联性。这可能导致模型在某些情况下做出错误的预测，尤其是在信息模糊或存在冲突的情况下。通过引入基于证据融合的不确定性估计方法，我们能够在一定程度上缓解这一问题，使得模型在面对不确定或矛盾的信息时，能够更合理地调整其预测结果，从而提高整体的准确性。

在实际应用中，不确定性估计不仅有助于提升模型的性能，还能够为用户提供更可靠的信息。例如，在社交媒体平台中，用户可能上传带有不同内容的图片和文本，而这些内容可能并不完全一致。在这种情况下，模型需要能够识别出这种不一致，并在预测结果中表达出相应的不确定性。这不仅可以帮助用户更好地理解模型的预测结果，还能够避免因错误预测而导致的潜在风险。因此，不确定性估计在多模态命名实体识别任务中具有重要的现实意义。

综上所述，我们提出了一种基于正态-逆伽马分布的不确定性估计方法，并结合预训练大模型的特征表示，构建了一个高效的多模态命名实体识别框架。该框架不仅能够准确识别出实体，还能够评估识别结果的可靠性，从而提升模型的可信度和稳定性。通过在Twitter-15和Twitter-17数据集上的实验，我们验证了该方法的有效性，并在多个关键指标上取得了优于现有方法的成果。未来，我们将继续探索不确定性估计在其他多模态任务中的应用，并进一步优化模型的融合策略，以期在更广泛的场景中实现更高的准确性和可靠性。