融合互信息和层级Transformer网络的多模态情感分析

计算机仿真页数： 8 2025-09-15

摘要：针对多种输入模态(音频、文本、视觉)之间的异质性差异，采用多模态序列数据固有的非对齐特征很难有效地进行多模态融合并学习出模态间相关性。为了解决上述问题，提出了一种融合互信息(MI)和层级Transformer网络(HTN)的模态增强方法来处理多模态情感分析中非对齐的多模态序列数据。为了弥合不同模态间的异质性差异，拟采用最大化不同模态之间的互信息来构建一个保持模态一致性的单模态特... （共8页）

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