越南国立大学发布MissBench数据集,应用在多模态情感分析、模态缺失评估领域

越南国立大学本次发布的数据集MissBench,MissBench是由越南国立大学团队构建的多模态情感分析基准，整合了CMU-MOSI、CMU-MOSEI、IEMOCAP和CH-SIMS四个经典数据集，涵盖英语和中文的情感识别与情绪分析任务。该数据集创新性地设计了共享缺失率(SMR)和不平衡缺失率(IMR)两种协议，通过标准化数据分割和掩码种子实现可复现评估。其核心价值在于提出了模态公平指数(MEI)和模态学习指数(MLI)两大诊断指标，能有效量化不同模态在缺失条件下的贡献均衡性与优化动态，为现实场景中不完整多模态数据的研究提供系统性评估框架。

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