논문 리뷰 📜

1.[논문 리뷰] TIME-LLM: TIME SERIES FORECASTING BY REPROGRAMMING LARGE LANGUAGE MODELS

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본 논문에서 Time-LLM은 시계열 예측을 위해 LLM을 직접 fine-tuning 하지 않고, 입력 표현만 바꿔서 reprogramming을 통해 활용하도록 한다. 기존 시계열 예측 모델들은 대부분 특정 도메인에 특화된 모델이다. ETT, 날씨, 교통 등 데이터셋마

2026년 2월 18일

2.[논문 리뷰] CFN-ESA: A Cross-Modal Fusion Network With Emotion-Shift Awareness for Dialogue Emotion Recognition

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MELD dataset: https://affective-meld.github.ioIEMOCAP dataset: https://github.com/huggingface/datasets/issues/3285textual modality만 사용한 경우:

2026년 2월 27일

3.[논문 리뷰] DER-GCN: Dialogue and Event Relation-Aware Graph Convolutional Neural Network for Multimodal Dialogue Emotion Recognition

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👉🏻 논문 링크MELD: https://affective-meld.github.ioIEMOCAP: https://github.com/Aditya3107/IEMOCAP_EMOTION_Recognition감정의 사건 관계로 인한 영향을 무시한 채 문맥

2026년 2월 27일

4.[논문 리뷰] A Transformer-based Model with Self-distillation for Multimodal Emotion Recognition in Conversations

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👉🏻 논문 링크textual modality에서 context-sensitive dependencies나 speaker-sensitive dependencies를 파악하는 데에만 집중하고, multimodal 정보의 중요성을 간과한다.textual 대화에만 중점적으

2026년 2월 27일

5.[논문 리뷰] Multi-modal emotion recognition in conversation based on prompt learning with text-audio fusion features

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👉🏻 논문 링크기존 ERC 방법들은 구조화된 데이터를 통합해 인식 정확도를 높였지만, 언어 장벽과 비영어권 자원 부족으로 인해 다국어 적용에 한계가 있었다. 전통 모델이 프롬프트 정보를 활용하기 어렵다. 사전학습 모델의 강력한 지식을 ERC에 효과적으로 연결하는 방

2026년 2월 27일