S2TDR将贴纸轮次重构为文本供纯文本模型使用
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S2TDR将贴纸轮次重构为文本供纯文本模型使用
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AI 综述
Yuanchen Shi 与 Fang Kong 提出 S2TDR 结构化多模态重构框架，把对话中的贴纸轮次转换为符合上下文的文本话语，使现有纯文本对话模型无需改动即可直接处理。该框架将贴纸解读拆为视觉线索提取、情感与意图推断、上下文感知对话重建三步，OCR 文本仅作辅助线索。 在情感分析、意图识别和对话摘要任务上，S2TDR 相比直接融合贴纸的方法，普遍提升了多个下游模型的表现。
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最新进展11月2日 13:00
S2TDR：面向贴纸对话理解的结构化多模态重建框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.CLS2TDR：面向贴纸对话理解的结构化多模态重建框架
S2TDR 提出一种结构化多模态重建框架，将对话中的贴纸轮次转换为符合上下文的文本话语，使现有纯文本对话模型可直接消费。该框架把贴纸解读拆解为视觉线索提取、情感与意图推断、上下文感知对话重建三步，OCR 文本仅作辅助线索。在情感分析、意图识别和对话摘要任务上，S2TDR 相比直接融合贴纸的方法普遍提升了多个下游模型的表现。
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