DGC-Net多模态情感分析网络发布

Linan Zhu等作者在arXiv发布DGC-Net，一个面向多模态情感分析的动态门控与全局引导补偿网络。它通过跨模态贡献感知的动态专家路由，用全局上下文引导局部专家选择，以缓解情感线索不一致的问题。 其融合模块以全局语义为主要锚点，自适应引入专家精炼的局部线索，平衡样本相关的全局与局部贡献。作者称，在五个多模态基准数据集上的实验验证了该方法的有效性和通用性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。