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（三十九）：MISA: Modality-Invariant and -Specific Representations for Multimodal Sentiment A
（二十九）：Image-text Multimodal Emotion Classification via Multi-view Attentional Network
这篇文章作者来自复旦大学，主要设计了一个框架，将细粒度情感分析众多子问题转化成统一的生成问题。 [paper][] [code][] 文章目录 任务定
@\[TOC\]((五十一):Improving Multimodal Fusion with Hierarchical Mutual Information Maximiza
（四十）：多模态经典Baseline之Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis 摘要 1
This year [Julia Silge][] and I released the [tidytext][] package for text mining using
Abstract 基于Aspect的情感分析（ABSA）能提供比一般情感分析更详细的信息，因为它旨在预测文本中给定的aspect或实体的情感极性。我们把以前的工作总结为
Abstract 我们的框架采用多注意机制来捕获距离较远的情绪特征, 从而对不相关信息进行更强的鲁棒性。multiple attentions 的结果与递归神经网络的非线性
(AAAI-16)-Semisupervised Autoencoder for Sentiment Analysis 摘要： 本文研究了自动编码器在文本数据建模中的应用。
ゞ 浴缸里的玫瑰
拼搏现实的明天。
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Bertha 。
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