Tài nguyên dồi dào: Chúng tôi đã th

Tài nguyên dồi dào: Chúng tôi đã thu thập tài nguyên phong phú về MSA dựa trên các kỹ thuật DL, bao gồm các mô hình hiện đại gần đây, các phương pháp biểu diễn các phương thức, các bộ dữ liệu chuẩn để đánh giá hiệu suất. Ngoài ra, chúng tôi còn trình bày chi tiết các phương pháp kết hợp đa phương thức, yếu tố quan trọng để khai thác, trích xuất các tính năng hữu ích, bổ sung cho nhau để nâng cao hiệu quả các mô hình dự đoán tình cảm.

Kết quả (Anh) 1:

Rich resources: We have collected rich resources on MSA based DL techniques, including recent state-of-the-art models, modal representation methods, benchmark datasets for evaluation efficiency. In addition, we also present in detail multi-modal combination methods, important factors for exploiting and extracting useful features that complement each other to improve the effectiveness of situation prediction models. have a cold.

Kết quả (Anh) 2:

Rich resources: We have collected a large amount of MSA resources based on DL technology, including the latest modern models, representation methods, and standard datasets for evaluating performance. In addition, we also introduced in detail a method that combines multimodal methods and key factors to utilize and extract useful features, and complement each other to improve the efficiency of emotion prediction models.

Kết quả (Anh) 3:

Abundant resources: Based on DL technology, we have collected abundant MSA resources, including recent modern models, method representations and standard data sets for evaluating performance. In addition, we also introduce the multivariate combination method in detail, mining key elements, extracting useful features and complementing each other to improve the effectiveness of the emotion prediction model.