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Multimodal Feature-Based Emotion Analysis Exploring the Causal Relationship Between Cognition and Aesthetics
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内容提要
本研究提出了Chimera框架，以解决多模态情感分类中对视觉内容理解不足的问题。实验结果显示，该模型在MASC数据集上表现优异，具有较高的灵活性。
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关键要点
- 本研究提出了Chimera框架，解决多模态情感分类中对视觉内容理解不足的问题。
- Chimera框架结合视觉特征和语义内容，探讨情感表达的基本驱动因素。
- 实验结果显示该模型在MASC数据集上表现优异。
- Chimera框架相较于传统的LLM展现出更大的灵活性。
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