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【論文速遞】EMNLP2022-隨機模態(tài)缺失情況下的多模態(tài)情感分析 【論文原文】：EMNLP2022 - Mitigating Inconsistencies in Multimodal Sentiment Analysis under Uncertain Missing Modalities 論文：https://aclanthology.org/2022.emnlp-main.189/ 代碼：https://github.com/JaydenZeng/EMMR 博主 ：多模態(tài)情感分析，模態(tài)缺失
作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù) 引言 1.1. 背景介紹 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）和情感分析（Emotion Analysis，EA）在眾多領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用，如社交媒體分析、客戶服務(wù)、心理健康等。在眾多情感分析應(yīng)用中，基于語音識別的
1基于機器學(xué)習(xí) 是指選取情感詞作為特征詞，將文本矩陣化，利用logistic Regression, 樸素貝葉斯(Naive Bayes)，支持向量機（SVM）等方法進(jìn)行分類。最終分類效果取決于訓(xùn)練文本的選擇以及正確的情感標(biāo)注。 在訓(xùn)練過程（a）中，我們的模型學(xué)習(xí)基于訓(xùn)練樣本，將特定輸入（即文本
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? ? ? ?摘要： 情感文本電商情感標(biāo)注分析研究是當(dāng)前電商數(shù)據(jù)情感挖掘?qū)W術(shù)研究的重要熱點,具有極高的國際應(yīng)用價值。對當(dāng)前電商手機在線商品評論詞典進(jìn)行情感文本電商情感標(biāo)注分析與詞典數(shù)據(jù)情感挖掘研究具有很高的國際學(xué)術(shù)研究價值和重大社會意義經(jīng)濟效益。針對當(dāng)
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