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ConsMSA 提出语义分布一致性学习用于多模态情感分析
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。
arXiv cs.LG7 天前
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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。