Mar, 2020

X-Stance: 一个用于立场检测的多语言、多目标数据集

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TL;DR利用来自瑞士选举候选人的评论，构建了一个多语言立场检测数据集，包含 3 种语言的 67,000 条评论，预先加入自然问题代表目标，并用此训练出一种适用于所有政治问题的单一模型，使用多语言 BERT 的基线结果表明，该方法在零样本的情况下，进行跨语言和跨目标的转移效果相对成功。
stance detectiondatasetmultilingual bertcross-lingual transferpolitical issues
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过对抗性语言适应实现零样本跨语言立场检测

    在多语言状态检测领域，本论文首次引入零样本跨语言状态检测方法（MTAB），通过翻译增强和对抗学习提升了模型效果，实验证明了该方法的有效性。

    Apr, 2024

  • 多模态立场检测：新数据集和模型

    通过整合文本和图像的多模态信息，文章提出了一种简单而有效的 TMPT 框架，利用目标信息从文本和视觉模态学习多模态姿态特征，并在三个基准数据集上取得了最先进的多模态姿态检测性能。

    Feb, 2024

  • 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

  • 对话立场检测的挑战数据集和有效模型

    本文介绍了一个新的多轮对话立场检测数据集（称为 MT-CSD），提出了一种全局 - 局部注意网络（GLAN）来解决对话数据中存在的长距离和短距离依赖性，还讨论了跨领域立场检测的挑战和对进展的贡献。

    Mar, 2024

  • 基于自动化技术的复杂主题和小语种中的立场检测：以极化新闻媒体中的移民问题为例

    本文旨在研究大型语言模型在对于语言数据集难以获得的语言，如形态复杂、资源较少的语言中进行自动立场检测的适用性，同时探索了 ChatGPT 作为一种全零样本分类器的可行性，结果表明 ChatGPT 的性能可与有监督学习相当。最佳模型的应用还可用于研究爱沙尼亚主流新闻来源和右翼民粹主义新闻来源在七年间的历时趋势，并探讨立场变更与现实事件的对应关系，这为新闻分析和媒体监测提供了一个更为简单和省钱的文本分类任务的替代方案。

    May, 2023

  • 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

  • 跨语种立场检测的对比语言适应

    本文研究了跨语言立场检测，提出了一种新颖的对抗语言适应方法应用于记忆网络，确保源语言和目标语言之间的立场对齐，可以有效地处理目标语言中标注数据有限的挑战。实验结果表明，与当前最先进的方法相比，该方法的有效性得到了证明。

    Oct, 2019

  • 社交媒体上的立场检测与优化的大型语言模型

    本研究评估了立场检测方法的演变，从早期的机器学习方法过渡到划时代的 BERT 模型，最终到现代的大语言模型（LLMs），如 ChatGPT、LLaMa-2 和 Mistral-7B。结果强调了 LLMs 在准确检测立场方面的卓越能力，LLaMa-2 和 Mistral-7B 表现出极高的效率和潜力，值得进一步研究。

    Apr, 2024

  • 瑞士联邦通讯中的立场检测

    该研究使用最新的立场检测方法，研究选民官方信息手册中陈述的立场（赞成、反对或中立），其主要目标是回答一个基本问题：投票话题是否以中立的方式呈现？

    Jun, 2023