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DeepMLF: A Multimodal Language Model with Learnable Tokens for Deep Fusion in Sentiment Analysis
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的多模态语言模型DeepMLF，旨在解决多模态情感分析中的融合深度和容量分配不足的问题。该模型通过可学习的标记实现多层次的渐进融合，在三个标准数据集上表现优异，证明了更深的融合能够提升性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的多模态语言模型DeepMLF，旨在解决多模态情感分析中的融合深度和容量分配不足的问题。
- DeepMLF模型通过可学习的标记实现多层次的渐进融合，能够有效捕捉模态交互。
- 该模型在三个标准数据集上表现优异，证明了更深的融合能够提升性能。
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