多模态情感分析，不仅是顶会投稿的热门，成果颇丰；在商业中更是应用广泛、潜力巨大！不管你是想发文毕业、想深造、还是想为就业做准备，都非常推荐多关注！
具体来说：一方面，它能捕捉到单一模态难以表达的复杂情绪和细微差别，更准确地理解和判断个体情绪状态。这便更贴近人类表达情感的需求，医学、金融、电商、教育等都离不开它。另一方面，大模型、注意力机制等技术的引入，也给领域的发展推到了新高度。此外，新兴的多个大规模、高质量的数据集，也给我们论文创新提供了机会。
当下前沿的方向有：多模态信息交互的情感分类、结合各类大模型的多模态情感分类/识别（可发一区）……为让大家能够获得更多灵感启发，早点发出自己的顶会，我给大家准备了18种创新思路，并附上了开源代码，一起来看！
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Correlation-Decoupled Knowledge Distillation for Multimodal Sentiment Analysis with Incomplete Modalities
内容：论文提出了一个名为CorrKD的框架，用于处理多模态情感分析中不完整模态的问题。该框架通过样本级对比蒸馏、类别引导的原型蒸馏以及响应解耦的一致性蒸馏三个核心机制，来捕获和转移跨样本、跨类别和跨响应的相关性知识，以优化学生网络的情感决策边界，并在不确定的缺失模态情况下提高模型性能。
Learning Language-guided Adaptive Hyper-modality Representation for Multimodal Sentiment Analysis
内容：论文介绍了一种名为ALMT的多模态情感分析方法，该方法通过一个新颖的自适应超模态学习（AHL）模块，在语言特征的指导下，从视觉和音频特征中学习抑制不相关/冲突信息的表示，以提高多模态情感分析的鲁棒性和准确性，并在多个流行数据集上取得了最先进的性能。
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Multimodal Multi-loss Fusion Network for Sentiment Analysis
内容：论文研究了在多模态情感分析中如何选择和融合不同模态的特征编码器，并在一个神经网络中结合这些特征以提高情感检测的准确性。研究比较了不同的融合方法，检验了多损失训练在多模态融合网络中的影响，并发现集成上下文信息显著增强了模型性能。最佳模型在三个数据集上实现了最先进的性能，为优化特征选择和融合方法以增强神经网络中的情感检测提供了路线图。
ConFEDE: Contrastive Feature Decomposition for Multimodal Sentiment Analysis
内容：论文介绍了一个名为ConFEDE的多模态情感分析框架，该框架通过联合对比表示学习和对比特征分解来增强多模态信息的表示。ConFEDE将视频样本中的文本、视频帧和音频三种模态分解为相似性特征和差异性特征，并以文本为中心构建对比关系。实验结果表明，ConFEDE在CH-SIMS、MOSI和MOSEI等多个数据集上的性能超过了现有的最先进方法。
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