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本文针对未见模态组合的不完整多模态情感分析问题,提出对比混合提示学习(CMPL)模型,该模型利用标签引导的对比学习和模态组合提示来增强泛化能力,在基准数据集上实现了超过5%的准确率提升。
论文提出C²MOE,一种基于一致性与互补性引导的混合专家框架,用于对话中的不完整多模态情感识别,利用信息论分解在模态缺失时提高鲁棒性。