C$^2$MOE：面向不完整多模态情感学习的一致性与互补性引导专家混合方法

英文标题：C$^2$MOE: Consistency and Complementarity-guided Mixture of Experts for Incomplete Multimodal Emotion Learning

该论文提出 C$^2$MOE，用于处理不完整多模态情感学习问题。研究聚焦多模态对话情感识别（MERC）对完整模态输入的依赖，以及传输错误、用户行为等现实因素导致模态缺失后性能显著下降的挑战。该方法以一致性与互补性为指导，引入专家混合（Mixture of Experts）机制，旨在提升缺失模态场景下的情感识别能力。论文以 arXiv:2608.04013v1 形式发布，属于新提交版本。

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