MoIF：多模态幽默检测的阶次选择性谱正则化

Jiahao Qin 与 Yiwen Wang 提出 Möbius 交互过滤（MoIF）方法，用于多模态幽默检测。该方法学习一个模态子集预测函数，并通过其聚合结构施加阶次选择性谱正则化，在保留高阶交互表示的同时调控其对预测的贡献。 在 UR-FUNNY 数据集上，五种子实验取得 70.6% 准确率与加权 F1，超过 13 种复现方法；在扰动下，标签对齐信噪比较联合训练三模态预测器提升 1.62–2.79 倍。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。