arXiv 机器学习· Pan Wang, Lipeng Ke, Huajun Ying, Pritish Mohapatra, Rohan Sarkar, Suresh Lakhani, Sankar Venkataraman, Jingtong Hu·· 11 小时前AI 评分33
ConsMSA：面向多模态情感分析的语义分布一致性学习
ConsMSA: Semantic Distribution Consistency Learning for Multimodal Sentiment Analysis
AI 导读
研究人员提出多模态情感分析模型 ConsMSA，通过建模模态内与模态间的语义分布一致性，实现稳健高效的情感预测。该方法利用一致性分数对齐潜在分布、自适应重加权并剪枝冗余或冲突 token。在 CMU-MOSI、CMU-MOSEI 和 CH-SIMS 上，ConsMSA 取得 SOTA 性能，且仅保留 10% token 即可维持相当的准确率。
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