Jun, 2020

社交媒体立场检测：现状与趋势

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TL;DR该文综述了社交媒体上基于观点挖掘的新兴姿态检测技术，比较了不同领域的方法，包括自然语言处理、Web 科学和社交计算，并在现有基准数据集上介绍了这些姿态检测技术的最新结果，讨论了最有效的方法和技术，还探讨了社交媒体上姿态检测的新趋势和应用，最后总结了目前该领域存在的缺陷和未来发展方向。
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发现论文，激发创造
  • 网络和社交媒体中的立场检测：一项比较研究

    本文探讨了在社交媒体平台上进行自动立场检测的多种方法，包括神经模型和经典的分类器模型，并对它们的可复现性和比较性能进行了详细的研究和实验。

    Jul, 2020

  • 立场检测与开放研究方向

    本教程旨在介绍立场检测领域的最新研究进展，并为有兴趣的研究人员和实践者提供开放的研究方向。立场检测是一个新兴的研究课题，利用给定的内容确定对于特定目标或目标集的立场，在各个领域中有着重要的应用机会。本教程包含两个部分，其中第一部分概述了立场检测的基本概念、问题、方法和资源，而第二部分涵盖了立场检测的开放性研究方向和应用领域。本教程将是立场检测、社交媒体分析、信息检索和自然语言处理领域研究人员和实践者的有用指南。

    Oct, 2022

  • 社交媒体立场检测的可能因素分析

    本文旨在探讨利用用户在社交媒体上的行为特征来检测其对不同主题的立场。实验结果表明，用户的立场可以通过其相对应的社交网络特征得到比较好的检测，同时发现这些特征具有一定的隐私影响。

    Aug, 2019

  • (社交媒体数据中表达的态度) 与公共舆论调查之间的 (不) 一致性

    本研究通过分析受访者在社交媒体上表达的态度与其公开问卷中的回应的区别，发现在进行态度检测时，存在时间不一致、不同建构和测量误差等问题，进一步为研究确定模型的局限性提供了一个框架，提供重要的见解。

    Sep, 2021

  • 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

  • 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

  • 误信息和假新闻辨别中的立场检测综述

    该论文旨在研究和分析既包括事实检查和谣言检测，也包括偏见检测和情感分析的不同类别和方法之间的联系，重点关注在检测虚假信息及其分化方面的已有工作，并讨论了未来的挑战。

    Feb, 2021

  • 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

  • 俄语立场预测：数据与分析

    本研究调查了针对俄罗斯语言的立场分类。同时，引入了一个新的 RuStance 数据集，以及用于该语言的文本分类方法进行基准测试，此外，该论文还为该语言中的立场预测提供了一个基线。

    Sep, 2018

  • 利用零样本学习算法在推特上检测用户态度

    该研究提出了一种利用 Twitter 时间轴内容分析的非监督态度检测框架 (Tweets2Stance) 来预测社交媒体用户态度的方法，并通过对六个政党在 20 个不同议题上的一致性进行分析，依据党派帐号的言论预测政治主张。结果表明，T2S 能以最小 MAE 为 1.13 的准确度成功检测用户的态度。

    Apr, 2022