EmoVCLIP作為一種基於視覺-語言提示學習的視頻理解模型，除了情感識別外，還可以應用於多種其他視頻理解任務，包括但不限於：
行為識別：EmoVCLIP可以用於識別視頻中的特定行為或動作，例如運動、舞蹈或日常活動。通過分析視頻中的時間序列特徵，模型能夠捕捉到行為的動態變化。
場景理解：該模型可以用於分析視頻中的場景結構和內容，識別場景中的物體、人物及其相互關係，從而實現更高層次的場景理解。
視頻摘要：EmoVCLIP可以用於生成視頻摘要，通過提取視頻中的關鍵幀和重要信息，幫助用戶快速了解視頻內容。
視頻檢索：該模型可以用於視頻檢索任務，通過將視頻內容與文本查詢進行匹配，實現基於內容的視頻檢索。
多模態學習：EmoVCLIP的架構可以擴展到其他多模態學習任務，例如視頻與文本的聯合學習，從而提高模型在多模態數據上的表現。