关键词multi-modal sentiment analysis
搜索结果 - 5
- 多模态情感分析的数据不一致性评估
多模态情感分析中的情感语义一致性是一个普遍存在的挑战，我们通过引入模态冲突的测试集评估传统的多模态情感分析模型和多模态大型语言模型的性能，发现传统模型在面对语义冲突数据时表现出显著的性能降低，并指出了多模态情感分析中多模态大型语言模型的缺点 - COLING多模态语义理解的提示专家混合
在人工智能领域，深度多模态语义理解已经引起了越来越多的关注，挑战主要集中在收集和标注高质量的多模态数据，突显了几次学习的重要性。本文针对这一背景下的两个关键任务：少样本多模态讽刺检测（MSD）和多模态情感分析（MSA），提出了一种基于统一视 - COLING多模态语义理解与对比跨模态特征对齐
本篇研究提出了一种基于 CLIP 引导的对比学习的架构，用于执行多模态特征对齐，将来自不同模态的特征投影到一个统一的深度空间，实验结果表明，我们提出的模型在多模态讽刺检测和多模态情感分析任务中明显优于多个基准模型，我们的特征对齐策略相对于其 - AAAI多模态基于能量的方面情感分析新模型机制
多模态情感分析研究中，提出了一种称为 DQPSA 的新框架，其包含了 Prompt 作为 Dual Query（PDQ）模块和基于能量的 Pairwise Expert（EPE）模块，通过提取 Prompt 感知的视觉信息、加强视觉信息与分 - CVPRMELTR：元损失变压器用于学习微调视频基础模型
本文提出 MEta Loss TRansformer（MELTR），一个通过辅助学习自动组合多种损失函数以提高视频理解和多模态情感分析的能力的插件模块，并通过 UniVL、Violet 和 All-in-one 等视频基础模型的测试表明，