Apr, 2024

CoSD: 协作立场检测与对比异构主题图学习

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TL;DRCollaborative stance detection framework (CoSD) utilizes contrastive heterogeneous topic graph learning and collaborative signals to enhance stance detection, achieving state-of-the-art performance and explainability.
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

  • 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

  • STEntConv：利用立场检测和有符号图卷积网络预测异议

    社交媒体平台的兴起导致了在线讨论的极化增加，特别是在选举和气候变化等政治和社会文化议题上。我们提出了一种简单而新颖的无监督方法，利用用户在帖子中关于命名实体的观点，预测两个帖子的作者是否持相同立场。我们提出了 STEntConv，这是一种构建用户和命名实体之间带权重的图，并训练带符号图卷积网络（SGCN）来检测评论和回复帖子之间的分歧的模型。我们进行了实验和消融研究，并展示了在 Reddit 帖子数据集上，包含这些信息可以提高针对一系列有争议的子论坛主题的分歧检测性能，而无需特定平台特征或用户历史记录。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 利用远程网络监督进行半监督推文态度检测

    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。

    Jan, 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

  • 通过利用目标观点进行跨目标立场检测

    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。

    Jan, 2024

  • 低资源立场检测的协作知识注入

    我们提出了一种协作知识注入方法，用于低资源立场检测任务，通过知识对齐协作地利用来自不同知识源的目标背景知识，同时引入了参数高效的协作适配器和分阶段优化算法来解决低资源立场检测任务的挑战，实验结果表明相比现有的立场检测方法有显著的性能提升。

    Mar, 2024

  • 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