用认知立场检测审视政治修辞

政治话语的参与者采用修辞策略——如模糊限制、归因或否认——以展示对自己或他人所提出主张的不同程度的信念承诺。传统上，政治科学家通过劳动密集型的手工内容分析来研究这些认知现象。我们提议借助来自计算语义学研究的认知立场预测来辅助自动化此类工作，以在子句层面区分作者或其他被提及实体（信念持有者）所断言、否认或仅含糊暗示的内容。我们首先开发了一个简单的基于RoBERTa的多源立场预测模型，其性能优于更复杂的最先进建模。然后我们通过对美国政治观点书籍的Mass Market Manifestos语料库进行大规模分析，展示了其对政治科学的新颖应用，其中我们刻画了被引用的信念持有者——受尊重的盟友与对立的妖魔——在美国政治意识形态中的趋势。