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SemMSA：基于不完整数据的鲁棒多模态情感分析

为什么值得读 该框架通过利用潜在语义而非重构来解决MSA中常见的模态缺失问题，为实际应用提供了一种鲁棒的替代方案。

SemMSA利用大语言模型和谱对齐技术，在数据缺失场景下提升情感分析效果，达到最先进水平。该框架通过潜在语义而非重构来解决模态缺失问题，为实际应用提供鲁棒替代方案。