EMNLPOct, 2023
「两种运动的故事」：使用弱监督基于图的结构化预测方法识别和比较 #BlackLivesMatter 和 #BlueLivesMatter 运动相关推文中的观点
"A Tale of Two Movements": Identifying and Comparing Perspectives in #BlackLivesMatter and #BlueLivesMatter Movements-related Tweets using Weakly Supervised Graph-based Structured Prediction
Shamik Roy, Dan Goldwasser
TL;DR社交媒体成为社会变革的重要推动力，通过促进在线社会运动的形成。我们提出了一种基于弱监督图模型的方法，明确地建模了与 #BackLivesMatter 相关的推文中的观点。我们的方法利用了数据的社会 - 语言学表示，通过将文本分解为结构化元素并将其与作者的社交网络连接来将其转化为图形，然后在元素上进行结构化预测以识别观点。我们的方法利用了少量有标签的样本集。我们尝试使用大型语言模型生成人工训练样本，并将其与手动注释进行比较，发现其性能达到了可比较的水平。我们使用人工注释的测试集进行定量和定性分析。我们的模型在定性和定量分析中优于多任务基准，成功地描述了支持和反对 #BLM 的观点。