多模态自适应融合技术:轻量级AutoFusion与GAN-Fusion详解摘要 本文提出两种轻量级自适应多模态融合技术——自动融合(AutoFusion)与生成对抗网络融合(GAN-Fusion),解决多模态数据异构性带来的上下文建模难题。AutoFusion通过压缩与重建机制保留多模态信息的关键线索;GAN-Fusion利用对抗训练学习互补模态的联合潜在空间,提升歧义场景下的判别能力。在How2、Multi30K和IEMOCAP数据集上的实验表明,本文方法在多模态机器翻译(BLEU分数)和情感识别(F1分数)任务中均优于传统连接、张量融合及Transformer等复杂模型,且