印度理工学院 Bhilai 分校发布扩展 MPLMM 的缺失模态情感分析课程项目
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印度理工学院 Bhilai 分校发布扩展 MPLMM 的缺失模态情感分析课程项目
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AI 综述
印度理工学院 Bhilai 分校的课程项目在 GitHub 开源了扩展版 MPLMM（Guo et al., ACL 2024），目标是让文本、音频或视频缺失时情感分析与情绪识别依然鲁棒。项目已复现 MPLMM 基线，并实现检索增强提示（RAGPrompt）与专家混合生成器（MoEPrompt），二者均在全部四个数据集上评测。评测覆盖 CMU-MOSI、CMU-MOSEI、CH-SIMS 和 IEMOCAP 四个英文和中文基准，代码以 MIT License 开源。2D 空间特征卷积仅部分完成，Residual RAG 尚未开始。
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最新进展10月28日 17:27
IIT Bhilai 课设扩展 MPLMM：用 2D 空间特征、检索增强与 MoE 应对多模态缺失报道时间线
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10月28日
- GitHub · 3D 生成新仓库IIT Bhilai 课设扩展 MPLMM：用 2D 空间特征、检索增强与 MoE 应对多模态缺失
印度理工学院 Bhilai 分校的课程项目在 MPLMM（Guo et al., ACL 2024）基础上，改进文本、音频或视频缺失时的情感分析与情绪识别鲁棒性。项目已复现 MPLMM 基线，并实现检索增强提示（RAGPrompt）和专家混合生成器（MoEPrompt），2D 空间特征卷积仅部分完成，Residual RAG 尚未开始。评测覆盖 CMU-MOSI、CMU-MOSEI、CH-SIMS 和 IEMOCAP 四个英文和中文基准，代码以 MIT License 开源。
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