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DeCUR: 多模态自监督中的公共和独特表达解耦
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为MMCL的新型框架，用于捕捉多模态表示中的内部和外部动态。采用对比学习技术，包括单模态对比编码和伪孪生网络，来过滤内嵌噪声和捕获跨模态动态。设计了两种对比学习任务，实例和基于情感的对比学习，以促进预测过程并学习与情感相关的更多交互信息。在两个公共数据集上进行的广泛实验表明，该方法超过了现有的最先进方法。
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关键要点
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提出了一种名为MultiModal Contrastive Learning (MMCL)的新型框架。
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该框架用于捕捉多模态表示中的内部和外部动态。
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采用对比学习技术，包括单模态对比编码和伪孪生网络。
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对比学习技术用于过滤内嵌噪声和捕获跨模态动态。
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设计了两种对比学习任务：实例对比学习和基于情感的对比学习。
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这些任务旨在促进预测过程并学习与情感相关的更多交互信息。
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在两个公共数据集上进行的广泛实验表明，该方法超过了现有的最先进方法。
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