2026年7月16日，CSA多模态情感计算课题组第48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。本次组会的主题是开题汇报。

       河南科技大学2025级硕士研究生周雅欣围绕《模态缺失场景下轻量化动态多模态情感分析方法研究》开展开题汇报，汇报内容主要包含四个方面：一、多模态情感分析领域研究背景与模态缺失现实难题；二、现有模型存在双重缺陷的研究动机；三、分层协同补全框架与轻量化金字塔Transformer两大核心研究内容及创新点；四、课题整体工作总结。该研究针对模态缺失场景下多模态情感分析模型鲁棒性不足、算力开销大的行业痛点展开优化，预期提出一套兼顾缺失鲁棒性与推理轻量化的多模态情感分析方案，为残缺模态下情感计算任务落地提供新的技术思路。

       河南科技大学2025级硕士研究生张笑笑围绕其开题报告《基于轻量化门控与时序缓存的多模态对话情绪识别方法》进行了汇报。汇报内容主要包括以下三个方面：一、研究背景与意义，梳理了多模态对话情绪识别（MERC）任务的发展现状，重点分析了GRPO-Guided Modality Selection Enhanced LoRA-Tuned LLMs等现有方案的局限；二、研究主体内容与创新点。该研究预期为多模态对话情绪识别提供一种高效、轻量且兼顾时序信息的建模新思路。

       河南科技大学2025级硕士研究生杨海畅围绕《面向动态模态缺失的知识增强多模态情感分析方法研究》进行汇报交流。汇报分五部分系统阐述研究构想与实施方案：一、聚焦研究背景与核心痛点。现有研究大多默认训练与测试阶段模态完整，且普遍采用静态权重的融合策略，存在模态缺失的鲁棒性不足和融合策略的适应性有限两大局限。二、详解拟构建的整体研究框架与核心创新点。三、阐述分阶段技术路线与训练优化体系。四、说明拟开展的系统性实验验证方案。五、总结研究价值与预期成果。

       在交流环节，宋斌老师对汇报进行了总结，并提出建设性建议，指明了下一步学习的方向。

（图文/周雅欣、张笑笑、杨海畅 审核/宋斌）