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FACTORCL

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研究人员推出了一种名为FACTORCL的新型多模态表示学习方法,以解决对比学习在复杂多模态背景下的局限性。现有的多模态预训练技术主要基于多视图学习,利用多视图冗余的关键前提,即通过模态间的信息交换几乎完全与随后的任务相关。研究人员使用FACTORCL在合成数据集和真实世界多模态基准测试中进行的实验证明,包括情感、情绪、幽默、讽刺等方面的预测,以及在六个数据集上达到的最先进性能。...

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