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本文提出了一种情感原型条件融合（APCF）框架，用于处理不完整模态的开放词汇多模态情感识别，使用情感原型库来指导特征融合，并利用LLM解码器生成自然语言情感标签。
本文提出一种用于处理不完整模态的鲁棒多模态情感分析的语义感知完整性估计方法，旨在提高情感相关线索缺失时的准确性。
Presents GAUGE, a lightweight counterfactual gating framework that handles incomplete multimodal inputs by scoring fine-grained evidence units with Taylor approximation and applying continuous gates for reliable prediction.