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题名面向社会媒体的立场检测研究综述
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作者
赵小兵
尹召宁
王子豪
张袁硕
陈波
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机构
中央民族大学信息工程学院
中央民族大学国家语言资源监测与研究民族语言中心
中央民族大学国家安全研究院语言信息安全研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第11期3201-3214,共14页
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基金
国家社会科学基金重大项目(22&ZD035)
国家语委资助项目(ZDI145-61)。
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文摘
随着互联网的不断发展,人们广泛使用微博、推特等社交媒体平台,导致每日涌现出巨量的用户生成内容。针对热点/关注话题,分析这些内容背后用户的态度具有重要意义,可以帮助相关人员决策,因此立场检测任务的目标是根据指定的目标和给定的文本,确定用户对目标的立场(支持/反对/中立)。针对立场检测方面的研究阐述了立场检测任务、应用、相关数据资源和相关方法。在任务方面,除了常规的单/多/跨目标立场检测任务,还梳理了零/少样本立场检测的相关工作;在数据资源方面,对近年来公开的数据资源进行了详细梳理介绍;在方法方面,除了传统机器学习方法、神经网络等方法,还梳理了基于预训练模型的方法。最后对立场检测的发展现状进行了总结阐述,并展望了接下来可能的研究热点。
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关键词
目标
立场
立场检测
零/少样本立场检测
预训练模型
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Keywords
target
stance
stance detection
zero/few-shot stance detection
pre-trained model
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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