面向社交媒体零样本立场检测的对抗学习
计算与语言
2021-05-17 v1
摘要
社交媒体上的立场检测有助于识别和理解日常生活中的倾向性新闻或评论。在本工作中，我们提出了一种用于Twitter零样本立场检测的新模型，该模型利用对抗学习实现跨话题的泛化。我们的模型在多个未见测试话题上以最小的计算成本达到了最先进的性能。此外，我们将零样本立场检测扩展到新话题，并指出了零样本迁移的未来方向。
引用
@article{arxiv.2105.06603,
title = {Adversarial Learning for Zero-Shot Stance Detection on Social Media},
author = {Emily Allaway and Malavika Srikanth and Kathleen McKeown},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06603},
year = {2021}
}
备注
To appear in NAACL 2021