用 SHAP 权重融合跨模态专家：情绪与情感识别的证据及局限

论文分析 XAI-guided adaptive fusion（XGAF）中 TreeSHAP 归因降维对不同维度专家的影响。MELD 上，sum-abs XGAF 的 Transformer 达到 0.5983 加权 F1，接近早期融合的 0.6018；CMU-MOSEI 上达到 0.6519，高于早期融合的 0.6485。消融结果显示，收益主要来自跨模态专家，尤其是三模态专家，而非复杂的样本级路由。