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Einblick - 대화에서의 감정 인식
대화에서의 감정 인식을 위한 교사 주도 다중 모달 융합 네트워크
다중 모달 정보를 활용하여 강력한 모달리티의 기여도를 강조하고 약한 모달리티의 효과를 향상시키는 방법을 제안한다.
대화에서의 효율적인 감정 인식을 위한 문맥 인식 Siamese 네트워크
문맥 정보를 활용하여 효율적이고 경량화된 모델로 대화에서의 감정 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
대화에서의 감정 인식을 위한 Mamba 강화 텍스트-오디오-비디오 정렬 네트워크
본 연구는 대화에서의 감정 인식 문제를 해결하기 위해 Mamba 네트워크와 다중 모달 감정 대조 손실(MEC-Loss)을 활용한 MaTAV 프레임워크를 제안한다. MaTAV는 다양한 모달리티 간 정렬을 보장하고 긴 대화 맥락을 효과적으로 포착하여 기존 방법들을 크게 능가하는 성능을 보인다.
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