강건한 다중모드 감성 분석 융합 트랜스포머 RAFT
다중모드 감성 분석(MSA)은 텍스트, 오디오, 시각 신호를 통합 처리하여 인간의 감정을 이해하는 핵심 기술로 부상했습니다. 그러나 기존 융합 모델은 양상 잡음, 채널 누락, 약한 양상 간 결합 등 실제 환경의 문제에 취약합니다. 이 연구는 이러한 한계를 해결하고자 교차 양상 및 자기 주의 메커니즘과 잡음 모방 적대적 훈련을 통합한 RAFT(Robust Adversarial Fusion Transformer)를 제안합니다. RAFT는 불완전한 입력 조건에서 특징 상호작용과 복원력을 강화합니다. 특히, MSA에서 잡음 및 불완전 데…