arXiv cs.LG·6 天前★ 2
ConsMSA 提出语义分布一致性学习用于多模态情感分析
原文标题:ConsMSA: Semantic Distribution Consistency Learning for Multimodal Sentiment Analysis
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度,4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
论文提出 ConsMSA 方法,显式建模模态内与模态间的语义分布一致性,用于多模态情感分析。该方法将一致性分数用于正则化、自适应 token 重加权与冗余 token 剪枝,在多个基准上取得 SOTA,且仅保留 10% token 仍保持相近精度。
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原始标题:ConsMSA: Semantic Distribution Consistency Learning for Multimodal Sentiment Analysis
AI 中文标题:ConsMSA 提出语义分布一致性学习用于多模态情感分析
来源:arXiv cs.LG · 发布于 6 天前
分类:多模态 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:多模态情感分析 / 语义一致性 / Token 剪枝 / 模型效率
关键词:多模态情感分析 / 语义一致性 / ConsMSA / 多模态 模型效率
AI 处理:2026/10/26 12:30:28 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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