利用情感与常识进行零样本立场检测
计算与语言
2022-10-06 v2
摘要
立场检测任务旨在对针对给定文档与话题的立场进行分类。由于话题在文档中可能为隐式且在零样本设定下训练数据中未见,我们提出利用情感和常识知识来提升立场检测模型的迁移能力,而以往研究很少考虑这些。我们的模型包含用于获取常识知识的图自编码器模块,以及融合情感与常识的立场检测模块。实验结果表明,我们的模型在零样本与少样本基准数据集 VAST 上优于最先进方法。同时,消融研究证明了各模块在模型中的重要性。对情感、常识与立场之间关系的分析表明了情感与常识的有效性。
引用
@article{arxiv.2208.08797,
title = {Exploiting Sentiment and Common Sense for Zero-shot Stance Detection},
author = {Yun Luo and Zihan Liu and Yuefeng Shi and Stan Z Li and Yue Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08797},
year = {2022}
}