TRML是一种鲁棒多模态学习框架，通过生成虚拟模态替代丢失模态，并对生成和丢失模态之间的语义空间进行对齐，捕捉缺失模态的语义。实验证明该方法在多个多模态情感分析基准数据集上表现优秀。

借宝于邻：针对多模态学习的上下文学习在缺失模态和数据稀缺情况下的应用
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