Jun, 2016

双向条件编码的立场检测

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TL;DR文章探讨基于目标的立场检测，使用条件 LSTM 编码建立 tweet 的表示并考虑了目标未提及且缺乏训练数据的情况，在 SemEval 数据集上超越了大部分方法且当加入弱监督时达到了最优效果。
stance detectiontarget-dependentlstm encodingsemevalweak supervision
发现论文，激发创造
  • 推文中的立场和情感

    本文介绍了一种基于社交媒体的立场检测的方法，该方法使用了情感分析来帮助检测人们的立场，同时构建了一个用于训练和测试机器学习模型的数据集，并使用了远程监督技术和词嵌入来进一步提高立场检测的准确性。

    May, 2016

  • Twitter 话题立场检测：基于注意力机制的双阶段 LSTM 模型

    使用长短期记忆（LSTM）深度神经网络和注意力机制，提出了 T-PAN 框架来解决主题态度检测问题，分为两个阶段处理，第一阶段判断主观性，第二阶段判断态度，实验结果显示该框架取得了更优秀的效果。

    Jan, 2018

  • MITRE 参加 SemEval-2016 任务 6：基于迁移学习的立场检测

    使用远程监督学习的 Word2Vec Skip-Gram 模型，以及递归神经网络，识别推文作者态度的高效系统。

    Jun, 2016

  • 推文立场检测：基于 SVM 的方法

    本研究探讨了面向体育相关推特的立场检测问题，并使用基于 SVM 的分类器在不同的特征集上进行了评估，结果表明将基于 unigram、hashtags 和 named entities 的特征组合使用于 SVM 分类器中是该问题的一个可行方法。

    Mar, 2018

  • 当代议题倾向性预测：数据与实验

    研究使用预训练的双向变压器和情感信息，以改进对当代问题长时间讨论的立场检测，并创建一个新的含有情感信息的数据集，该数据集可用于浅层递归神经网络在低参数下达到了与经过微调的 BERT 相同的结果，同时使用简单的方法解释了哪些输入短语对于立场检测产生影响。

    May, 2020

  • 深入对话线程，改进社交媒体平台上的目标特定立场检测

    本文提出一种新的目标特定立场检测任务 —— 会话立场检测，旨在推断给定数据实例及其相应的会话主题的立场。为此，通过六个主要的香港社交媒体平台，使用注释技术构建基准会话立场检测（CSD）数据集，提出一种模型 Branch-BERT，将上下文信息融入到会话线程中以预测要检测的立场，实验证明该模型相较于其他基线模型能够取得更好的结果表现。

    Nov, 2022

  • 使用字符和单词级 CNN 在推文中检测立场的 SemEval-2016 任务 6 上的 DeepStance

    本文通过利用深度学习中的短文本分类方法来检测推特立场，并采用数据增强技术扩展和多样化训练数据集，结合词级和字符级模型构建分类器最终实现了精度、召回率和 F1 值均在 0.6 以上的结果。

    Jun, 2016

  • 语言无关立场检测的关系嵌入

    该研究提出了一种利用社交信息生成关系嵌入的新方法，该方法可以应用于任何语言和目标，有助于在社交网络上进行立场检测。实验证明，将我们的关系嵌入与文本方法相结合可以显著提高性能。

    Oct, 2022

  • 利用情感和常识进行零样本立场检测

    文章提出一种包含情感、常识知识，并使用图自编码器模块获得常识知识的态度检测模型，通过在零样本设置下比较，研究结果显示该模型在 VAST 基准数据集上的表现优于现有最先进的方法。

    Aug, 2022

  • 基于情感预训练的少样本跨语种立场检测

    本研究提出新的模型，在跨语言环境下实现了最全面的立场检测实验，通过基于情感的立场数据预训练，相较于几个强基准测试，以及低资源设置下取得了 6% 以上的 F1 绝对改善。

    Sep, 2021