Update post to reflect three papers accepted at AAAI 2026

Author: wuchuanjie

content/post/13/3.png

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: DeepLIT课题组2篇论文被AAAI2026录用
+title: DeepLIT课题组3篇论文被AAAI2026录用
 date: 2025-11-09
 ---
   AAAI会议全称为 Association for the Advancement of Artificial Intelligence（人工智能促进协会）主办的 AAAI Conference on Artificial Intelligence，是人工智能领域的国际顶级学术会议。AAAI 2026将于 2026年1月20日-27日在新加坡会展中心举行。
@@ -14,7 +14,14 @@ date: 2025-11-09
 - - -
 - 论文标题：Augmenting Intra-Modal Understanding in MLLMs for Robust Multimodal Keyphrase Generation
 - 录用类型：AAAI2026, Main Technical Track
-- 论文作者：Jiajun Cao, Qinggang Zhang, Yunbo Tang, Zhishang Xiang, Chang Yang, Jinsong Su*
+- 论文作者：Jiajun Cao, Qinggang Zhang*, Yunbo Tang, Zhishang Xiang, Chang Yang, Jinsong Su*
 - 完成单位：厦门大学，香港理工大学
 ![](2.png)
-- 论文简介：尽管多模态大语言模型（MLLMs）在跨模态理解方面表现突出，但它们在处理噪声、缺失或模态错配的现实场景时表现出两类重要不足：一是弱化的单模态语义建模，即为追求跨模态关联而牺牲了对单一模态中细粒度线索的敏感度；二是模态偏置，某些MLLM倾向于过分依赖文本或视觉，从而忽视另一模态的关键信息。为此，本文提出了 AimKP 框架，以增强MLLM的单模态理解能力并保持跨模态对齐。AimKP包含两个核心部分：（1）渐进模态遮蔽，通过在训练过程中逐步遮蔽模态信息，迫使模型从被破坏的输入中提取细粒度特征；（2）基于梯度的筛选，通过梯度相似性动态剔除噪声样本，防止其影响核心跨模态学习。该方法首次系统性地将MLLM适配至MKP任务，实验结果也表明AimKP在多模态关键词生成任务中显著提升了模型的单模态理解能力和整体鲁棒性，取得了最优性能。
+- 论文简介：尽管多模态大语言模型（MLLMs）在跨模态理解方面表现突出，但它们在处理噪声、缺失或模态错配的现实场景时表现出两类重要不足：一是弱化的单模态语义建模，即为追求跨模态关联而牺牲了对单一模态中细粒度线索的敏感度；二是模态偏置，某些MLLM倾向于过分依赖文本或视觉，从而忽视另一模态的关键信息。为此，本文提出了 AimKP 框架，以增强MLLM的单模态理解能力并保持跨模态对齐。AimKP包含两个核心部分：（1）渐进模态遮蔽，通过在训练过程中逐步遮蔽模态信息，迫使模型从被破坏的输入中提取细粒度特征；（2）基于梯度的筛选，通过梯度相似性动态剔除噪声样本，防止其影响核心跨模态学习。该方法首次系统性地将MLLM适配至MKP任务，实验结果也表明AimKP在多模态关键词生成任务中显著提升了模型的单模态理解能力和整体鲁棒性，取得了最优性能。
+- - -
+- 论文标题：PLaST: Towards Paralinguistic-aware Speech Translation
+- 录用类型：AAAI2026, Main Technical Track
+- 论文作者：Yi Li, Rui Zhao, Ruiquan Zhang, Jinsong Su, Daimeng Wei, Min Zhang, Yidong Chen*
+- 完成单位：厦门大学, 华为研究院
+![](3.png)
+- 论文简介：语音翻译（Speech Translation, ST）旨在将源语言语音直接翻译为目标语言文本。然而，语音信号中除语言内容外，还包含语气、情感、强调等副语言线索（paralinguistic cues），这些信息可能显著影响甚至改变语义解读，从而导致不同的翻译结果。现有ST模型普遍缺乏对副语言信息的直接且充分建模，难以全面感知语音中的语用细微差别，限制了翻译性能的进一步提升。为此，本文提出了一种副语言感知的语音翻译框架（ParaLinguistic-aware Speech Translation, PLaST），通过双分支结构显式分离并融合语言与副语言信息。具体而言，PLaST利用语音编码器与风格提取器分别生成语言表征和副语言表征；为进一步获得与文本对齐的纯净语言表征，引入分层最优传输（Hierarchical Optimal Transport）机制对大语言模型解码器的层间输出进行约束；随后，设计基于注意力的检索模块（Attention-based Retrieval, AR），以语言表征为查询，动态检索并精炼副语言信息，实现语义理解与翻译生成的联合引导。在副语言敏感基准ContraProST上的实验表明，PLaST显著优于现有强基线方法；同时在标准语音翻译数据集CoVoST-2上也展现出良好的泛化能力，验证了该方法的有效性与实用性。