基于符号网络的推文立场检测
社会与信息网络
2022-01-20 v1
摘要
识别用户针对政治事件的立场具有多种应用，如判定个体立场、塑造舆论、识别政府措施的受欢迎程度等。Twitter等社交媒体上海量的政治讨论，为开发自动化机制以识别个体立场并进而扩展到大量用户提供了机会。然而，推文文本短小且词汇差异巨大等问题使此类工作极为困难。现有立场检测算法要么需要特定事件训练数据，要么需要标注的Twitter账号，因此难以适应新事件。本文中，我们提出一种基于符号网络的框架，该框架利用新闻文章等外部信息源，针对新闻事件构建相关实体的符号网络，进而利用该网络检测任意推文对该事件的立场。对与10个事件相关的5000条推文的验证表明，相比现有立场检测方法，所提方法平均F1分数提升超过6.5%。
引用
@article{arxiv.2201.07472,
title = {Detecting Stance in Tweets : A Signed Network based Approach},
author = {Roshni Chakraborty and Maitry Bhavsar and Sourav Kumar Dandapat and Joydeep Chandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.07472},
year = {2022}
}