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Wentao Fan

AAAI 2026×2CVPR 2026SIGIR 2026可解释性多模态对齐与偏好安全
新星分资深
29
一作贡献0
核心/参与17
方向广度14
合作网络6
0 一作 · 4 篇 · AAAI 2026 / CVPR 2026 / SIGIR 2026

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2026 顶会论文

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作者位次 #4/4SIGIR 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

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