paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
DG

Dayu Guo

SIGIR 2026可解释性多模态对齐与偏好
新星分新星
51
一作贡献30
核心/参与0
方向广度6
合作网络3
1 一作 · 1 篇 · SIGIR 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

1
一作SIGIR 2026Poster· Information Retrieval (Short)

MSW-NTM: A Spherical Wasserstein Autoencoder for Multimodal Neural Topic Modeling with LLM-Guided Topic Refinement

Dayu Guo · Zhiwen Luo · Nizar Bouguila · Wentao Fan

摘要

Multimodal topic modeling aims to uncover interpretable semantic structures from documents containing both text and images, while also supporting downstream tasks such as multimodal retrieval. However, existing multimodal neural topic models, typically based on standard Variational Autoencoders (...

可解释性多模态对齐与偏好OpenReview

常见合作者