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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
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a month ago
可解释的数据驱动建模通过专家混合：朝着有效融合灰箱和黑箱模型
我们提出了一种基于 “专家混合” 的综合框架，以解决传统模型和机器学习方法在处理复杂系统时的准确性和解释性之间的平衡问题。通过数据驱动的融合多样化的本地模型，充分利用基于原则的先验知识，我们的解决方案支持专家的独立训练，并结合了机器学习和系
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5 months ago
SIGIR
当新不如旧：深度学习是否真正有益于从隐式反馈中进行推荐？
通过对 13 种流行的推荐模型进行大规模实验，首次提出了一组评估策略来比较神经模型和传统模型在推荐系统的表现，发现在不同方面神经模型都不一定优于传统模型，并且在子群体方面表现更优。
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a year ago
基於人工智能的戰略決策調查、分類和未來方向
该研究提出了一个系统化决策框架的分类法，其可以覆盖传统模型所不能涵盖的不合理、非理性和理性框架，能够捕捉策略问题的全面景观视图。
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2 years ago
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