ترجمه فارسی مقاله رمزگشایی احساسات چندوجهی هدایت‌شده معنایی با یادگیری موقتی-غیر متغیر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Semantic-Guided Multimodal Sentiment Decoding with Adversarial Temporal-Invariant Learning
عنوان مقاله به فارسی رمزگشایی احساسات چندوجهی هدایت‌شده معنایی با یادگیری موقتی-غیر متغیر
نویسندگان Guoyang Xu, Junqi Xue, Yuxin Liu, Zirui Wang, Min Zhang, Zhenxi Song, Zhiguo Zhang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 5
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات Submitted 11 September, 2024; v1 submitted 29 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: change Title, Authors, Abstract
توضیحات به فارسی ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: عنوان تغییر ، نویسندگان ، چکیده
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Multimodal sentiment analysis aims to learn representations from different modalities to identify human emotions. However, existing works often neglect the frame-level redundancy inherent in continuous time series, resulting in incomplete modality representations with noise. To address this issue, we propose temporal-invariant learning for the first time, which constrains the distributional variations over time steps to effectively capture long-term temporal dynamics, thus enhancing the quality of the representations and the robustness of the model. To fully exploit the rich semantic information in textual knowledge, we propose a semantic-guided fusion module. By evaluating the correlations between different modalities, this module facilitates cross-modal interactions gated by modality-invariant representations. Furthermore, we introduce a modality discriminator to disentangle modality-invariant and modality-specific subspaces. Experimental results on two public datasets demonstrate the superiority of our model. Our code is available at https://github.com/X-G-Y/SATI.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تجزیه و تحلیل احساسات چندمودال با هدف یادگیری بازنمایی از روشهای مختلف برای شناسایی احساسات انسانی.با این حال ، آثار موجود غالباً از افزونگی سطح فریم ذاتی در سری های زمانی مداوم غافل می شوند و در نتیجه بازنمایی های ناقص با نویز ایجاد می شود.برای پرداختن به این مسئله ، ما برای اولین بار یادگیری متغیر موقتی را پیشنهاد می کنیم ، که تغییرات توزیع را در طول زمان برای ضبط موثر پویایی زمانی طولانی مدت محدود می کند ، بنابراین کیفیت بازنمودها و استحکام مدل را افزایش می دهد.برای بهره برداری کامل از اطلاعات معنایی غنی در دانش متنی ، ما یک ماژول همجوشی با هدایت معنایی پیشنهاد می کنیم.این ماژول با ارزیابی همبستگی بین روشهای مختلف ، تعامل متقابل مدال را که توسط بازنمایی های متغیر تغییر یافته است ، تسهیل می کند.علاوه بر این ، ما یک تبعیض آمیز را برای جدا کردن شیوه های متغیر و متغیرهای خاص معرفی می کنیم.نتایج تجربی در دو مجموعه داده عمومی برتری مدل ما را نشان می دهد.کد ما در https://github.com/x-gy/sati در دسترس است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.