LASTIST：大规模目标无关立场数据集
计算与语言
2025-10-31 v1 人工智能
摘要
立场检测已成为人工智能领域的研究方向。然而，目前大多数研究集中于基于特定目标的立场检测任务，即基于某人对特定目标（赞成或反对）的立场进行检测。此外，大多数基准数据集基于英语，使得在如韩语等低资源语言上开发模型尤其困难，尤其是处于新兴领域的立场检测。为填补这一研究空白，本研究提出了大规模目标无关立场（LASTIST）数据集。该数据集从两党的新闻稿中收集，包含 563,299 条标注的韩语句子。我们详细描述了数据集的收集与构建过程，并训练了最新的深度学习与立场检测模型。我们的 LASTIST 数据集设计用于各种立场检测任务，包括目标无关立场检测和历时演化立场检测。我们将数据集部署在 https://anonymous.4open.science/r/LASTIST-3721/。
引用
@article{arxiv.2510.25783,
title = {LASTIST: LArge-Scale Target-Independent STance dataset},
author = {DongJae Kim and Yaejin Lee and Minsu Park and Eunil Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.25783},
year = {2025}
}
备注
8 pages (two columned), 1 figure