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Hierarchical Representation Learning for Robust Incomplete Multimodal Sentiment Analysis
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内容提要
本研究提出了一种层次表示学习框架（HRLF），旨在解决多模态情感分析中的模态缺失问题。该框架通过细粒度表示因子分解和层次互信息最大化机制，有效提取和重构情感信息，显著提高了模态缺失情况下的情感分析性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种层次表示学习框架（HRLF），旨在解决多模态情感分析中的模态缺失问题。
- HRLF通过细粒度表示因子分解模块，有效提取和重构情感信息。
- 该框架采用层次互信息最大化机制，显著提高了模态缺失情况下的情感分析性能。
- 实验结果表明，HRLF的性能显著优于现有方法。
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