是的，CLanG方法可以應用於其他需要理解複雜事件的任務，如視頻摘要和視頻故事理解。以下是幾個應用的可能性：
視頻摘要：CLanG的多層GNN-cluster模組能夠有效捕捉視頻中的多物體事件關係，這對於生成視頻摘要至關重要。通過提取關鍵事件和其關聯，CLanG可以幫助生成更具代表性的視頻摘要，突出重要的情節和行為。
視頻故事理解：在視頻故事理解中，CLanG可以用來分析故事情節的發展和角色之間的互動。通過建模事件之間的因果和時間關係，CLanG能夠提供對故事結構的深入理解，幫助模型識別故事的主題和情感。
行為識別：CLanG的圖表示學習能力使其能夠在行為識別任務中表現出色。通過捕捉多物體之間的互動，CLanG可以準確識別複雜的行為模式，這在安全監控和人機交互等應用中非常重要。
多模態分析：CLanG的設計理念也適用於多模態分析任務，通過整合視頻、音頻和文本信息，能夠提供更全面的事件理解，這對於許多應用場景（如社交媒體分析和內容推薦）都是有益的。