S2TDR：面向贴纸感知对话理解的结构化多模态重构
英文标题：S2TDR: Structured Multimodal Reconstruction for Sticker-Aware Dialogue Understanding
社交媒体对话中广泛使用表情贴纸（Stickers）来传达超出字面文本的情感、立场和意图。由于贴纸含义往往是非字面的且高度依赖上下文，通用的视觉融合或独立的图像描述生成（Captioning）方法通常难以精准捕捉其深层语义。针对这一挑战，研究提出 S2TDR（Structured Multimodal Reconstruction）框架，通过结构化多模态重构实现贴纸感知对话的精准理解。该研究为社交多模态情感分析、智能客服及拟人化对话 Agent 提供了重要的技术支持与全新思路。
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中文
S2TDR：面向贴纸感知对话理解的结构化多模态重构
论文编号：arXiv:2610.41176v1
发布类型：最新（Announce Type: new）
摘要
在社交媒体对话中，表情贴纸（Stickers）被广泛用于表达超越字面文本的情感（affect）、立场（stance）与意图（intent）。然而，贴纸的实际含义往往具有非字面性且高度依赖语境，这使得传统的通用视觉融合（generic visual fusion）或独立的图像描述生成（standalone captioning）方法难以有效处理。
针对这一痛点，本文提出了 S2TDR（Structured Multimodal Reconstruction for Sticker-Aware Dialogue Understanding，面向贴纸感知对话理解的结构化多模态重构框架），旨在解决贴纸在复杂语境下的深层语义建模难题。
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