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SemMSA：具備不完整資料的強健多模態情感分析

為什麼值得讀 此框架透過潛在語意而非重建方式，解決多模態情感分析中常見的模態缺失問題，為實際應用提供強健的替代方案。

SemMSA 利用大型語言模型與頻譜對齊技術，在資料缺失情境下提升情感分析效能，並達成業界領先水準。