2026年1月4日，CSA多模态情感计算课题组第36期学术组会成功召开，会议由国际联合实验室宋斌老师主持。本次组会的主题是基于分层交互的多模态方面级情感分析方法。

       河南科技大学2024级硕士研究生谢志鹏围绕其研究课题《轻量级分层解耦对比学习》进行了汇报。该模型采用“先解耦、后对齐、再融合”的渐进式方案，通过三大创新突破瓶颈：一是以解耦层与正交损失函数分离跨模态共享特征与模态私有特征，提升特征纯净度；二是构建单模态对齐、双模态交互、全局融合的**对比框架，逐层减轻模态异质性；三是用轻量化Transformer编码器替代传统张量积运算，降低计算成本的同时捕获深层依赖。在MOSI、MOSEI、SIMS三大主流数据集测试中，模型表现优异：MOSEI数据集上平均绝对误差（mae）低**0.55，情感分类准确率达0.83；SIMS数据集mae仅0.41，情感聚类样本簇间欧式距离8.26，分类效果显著。

       在交流讨论环节，宋斌老师对汇报进行了总结，并提出了宝贵的建设性建议。其他与会组员围绕汇报内容提出了问题并展开了深入讨论，进一步加深了对相关问题的理解。

（图文/谢志鹏  审核/宋斌）