模态缺失也能检测
一种自监督模态互补方法，通过分离共享与特定特征来补全缺失模态，并利用伪标签自学习机制缓解平台异质性，实现跨平台鲁棒事件检测。
Lin, Zehang · 杨振国 · Li Q.
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2025
通过分离模态共享与模态特定特征，利用共享特征中的公共信息为缺失模态生成增强表示，从而缓解不完整数据的影响。
利用目标平台多模态视图生成伪标签，并通过自惩罚机制降低对低置信度伪标签的依赖，从而适应不同平台的数据分布。
在包含37,711个多模态样本、覆盖40个经维基百科验证的公共新闻事件的CNED数据集上进行了广泛实验，证明了方法的有效性。