CMHICL: 基于跨模态分层交互网络和对比学习的多模态讽刺检测
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摘 要：
多模态讽刺检测的关键在于有效地对齐和融合不同模态的特征。然而，现有融合方法通常忽略多模态间组成结构的关系，并且在识别讽刺时也经常忽略了多模态数据中与讽刺情感相关的共同特征的重要性。因此，提出一种基于跨模态分层交互网络和对比学习的模型。首先，跨模态分层交互网络采用了基于交叉注意力机制的最小单元对齐模块和基于图注意力网络的组成结构融合模块，从不同层面上识别文本和图像之间的不一致性，将低一致性的样本判定为含讽刺意味的样本。（剩余20267字）
