Jan, 2024

通过利用目标观点进行跨目标立场检测

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TL;DR本文提出了一种多角度提示调整模型（MPPT）用于跨目标立场检测（CTSD），利用分析视角作为知识转移的桥梁，通过提供多视角的自然语言解释来融合到立场预测中，实验证明了 MPPT 在 CTSD 任务中的优越性。
cross-target stance detectionmulti-perspective prompt-tuningdomain-invariant featuresinformal and short textknowledge transfer
发现论文，激发创造
  • 对比学习与反事实生成的领域自适应跨目标观点检测

    通过对比学习和反事实生成引入了一种新颖的领域自适应跨目标立场检测模型 STANC-C3，利用反事实数据增强培训过程中的目标领域数据集，并且需要更少来自新领域的信息，通过在多个数据集上的实验，表明 STANC-C3 相对于现有的最先进的方法显示了性能的提升。

    Sep, 2023

  • 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

  • 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

  • 聚合多模态嵌入进行跨目标立场检测的小样本学习

    本文提出了一种使用文本和网络特征进行多模态嵌入的新模型 CT-TN 来解决社交媒体中的跨目标立场检测问题，在跨目标场景下的实验结果表明，相比于现有的基线模型，CT-TN 的平均性能提高了 11% 至 21%，表明了其有效性。实验中还发现 CT-TN 在看到 300 个目标实例后能够胜过其他模型，并且网络交互分析进一步表明了利用社交特征进行跨目标立场检测具有潜力。

    Jan, 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

  • 针对目标的提示蒸馏进行小样本立场检测

    本文提出了基于预训练语言模型（PLMs）的提示微调方案，以实现针对不同目标的在有限数据情况下的态度检测，通过设计面向目标的提示和提出新的翻译，来有效实现本文提出的方法，实验结果表明我们的模型在全数据和少样本场景下均具有优越的性能。

    Jun, 2022

  • 基于对比学习的跨域特征增强的零样本态度检测

    本文提出了一种站立检测方法，该方法利用语法表达式模式来捕获可转移的知识，可以有效地适应未见目标，最终采用注意机制来预测先前未见目标并在四个基准数据集上表现出高于竞争基线的效果。

    Oct, 2022

  • 跨领域标签自适应立场检测

    本文深入分析了 16 个不同领域的看法检测数据集，探索了跨领域学习的可能性，并提出一种端到端的无监督框架，结合了混合专家和领域对抗训练技术与标签嵌入，对强基线在领域内和领域外的预测获得了显著的性能提升，并对跨领域结果进行了详尽的分析，突出了影响模型性能的重要因素。

    Apr, 2021

  • 基于交叉注意力的立场检测上下文信息整合

    使用双编码器模型将来自不同来源的上下文信息与预训练语言模型相结合，提高文本领域内作者立场识别的准确度。

    Nov, 2022

  • 主题引导抽样方法用于数据有效的多场景立场检测

    提出一种名为 TESTED 的主题效率舆论检测方法，采用主题引导多样性采样技术和对比学习目标，可有效解决多领域舆论检测中的主题检测、领域自适应和类别不平衡问题。该方法不仅在同一主题内具有优异的表现，还在新主题下表现出极强的泛化性能，同时使用少量数据即可达到很好的效果，并可减轻不同标签标注之间的差异。

    Jun, 2023