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一、开题答辩题目：面向多模态表示与优化的情感分析方法研究

二、开题答辩人：姜慎杰

三、开题答辩时间：2026年07月02日14:00

四、开题答辩地点：友谊校区毅字楼6楼606会议室

五、开题内容简介：

多模态情感分析在人机情感交互、网络舆情监测以及社交媒体内容理解等场景中具有重要应用价值。尽管现有方法已取得一定进展，但仍面临跨模态特征交互易冲突、模态缺失导致模型性能下降、复杂语境下情感知识推理链缺乏以及情感相关任务协同受噪声干扰等问题。针对上述挑战，本研究围绕“多模态情感的自适应鲁棒表征及其高阶协同优化”这一核心科学问题，拟系统开展四方面研究：一是研究基于解耦双路增强与状态空间模型的情感表征学习方法，提升多模态特征对齐与鲁棒交互能力；二是研究基于分布驱动与难度评估的缺失情感表征学习方法，提高模型在非完备多模态场景下的鲁棒性与适应性；三是研究基于大模型语义推理引导的情感知识注入方法，提升复杂语境下的深层情感理解能力；四是研究基于分层解耦交互的情感与意图联合识别方法，增强情感相关任务之间的协同建模效果。最终，旨在构建一套面向复杂真实场景的多模态情感分析方法体系，为情感状态识别、潜在意图理解以及隐性语义逻辑建模提供技术支撑。

六、开题答辩人简介：

姜慎杰，男，学号2024101558，光电与智能研究院，导师李向华副教授。主要研究方向为情感理解，多模态情感分析。