Jan, 2022

利用远程网络监督进行半监督推文态度检测

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TL;DR本研究介绍了一种新的基于半监督学习的立场检测方法 SANDS，通过构建深度特征视图和利用社交网络提供的远程监督信号，SANDS 在美国和印度两个不同政治派别下的推文数据上获得了较高的 F1 得分 0.55 和 0.49。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 双 H: 通过二分图神经网络进行 Twitter 用户立场检测

    本文利用推文和转发关系构建二分图，使用双重信息处理方法来更新用户的表示，并采用双分图神经网络模型 DoubleH，成功地将用户用户地位分类，证明了 DoubleH 方法在利用信息、稳定性和效率等方面的优越性。

    Jan, 2023

  • 两阶段姿态标签化：用户 - 标签算法与图神经网络

    通过使用用户 - 标签二分图和用户 - 用户交互图，开发了一个两阶段立场标签方法，首先使用用户 - 标签二分图的启发式机制更新用户和标签节点的立场关联，然后将这些标签与用户 - 用户交互图结合，使用半监督学习训练图神经网络模型。实验证明，该方法在评估气候变化和枪支管制等分裂性议题在社交媒体上的极化互动时优于零样本立场标签技术。

    Apr, 2024

  • Twitter 上的无监督用户立场检测

    本文介绍了一种高度有效的非监督式框架，用于检测 prolific Twitter 用户对有争议话题的立场。该框架利用降维和聚类来找到不同立场的代表性核心用户，无需标记用户，可以在几秒钟或几分钟内进行手动标记，并且对于数据偏度具有鲁棒性。

    Apr, 2019