用于政治立场判定的弱监督注意力可视化工具
计算与语言
2019-08-16 v1 人工智能
人机交互
机器学习
摘要
在这项工作中，我们旨在微调一个弱监督专家引导的深度神经网络（DNN）以判定政治归属。在此背景下，立场检测被用于确定政治归属或意识形态，其被构建为低维空间中实体间相对邻近度的形式。采用基于注意力的机制以提供模型可解释性。我们训练并评估了一个使用静态与上下文嵌入的自然语言理解（NLU）深度神经网络。为评估可视化效率，我们比较了由该网络生成的多种投影可视化技术。此处给出了从数据摄取、处理到生成可视化的流程概览。本文展示了一个为促进此种交互与探索而创建的基于 Web 的框架。总结了本研究的初步结果并勾勒了未来工作。
引用
@article{arxiv.1908.02282,
title = {A Weakly-Supervised Attention-based Visualization Tool for Assessing Political Affiliation},
author = {Srijith Rajamohan and Alana Romanella and Amit Ramesh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.02282},
year = {2019}
}
备注
8 pages