基于理由比较网络识别立场间的赞同与反对
计算与语言
2019-06-05 v1
摘要
我们识别表达针对讨论话题立场的话语之间的赞同与反对关系。现有方法主要关注对话场景，利用对话特征进行（不）赞同推断。我们扩展了该范围，力求在更宽泛的场景下检测立场（不）赞同，其中对所比较的独立承载立场话语（这类话语在许多立场语料库与真实场景中占主导）进行判定。为应对此类非对话话语，我们发现用以支撑特定立场的理由有助于预测立场（不）赞同。我们提出一种理由比较网络（RCN）来利用理由信息进行立场比较。在知名立场语料库上的实证结果表明，我们的方法能发掘有用的理由信息，从而在立场（不）赞同检测上优于若干基线方法。
引用
@article{arxiv.1906.01392,
title = {Recognising Agreement and Disagreement between Stances with Reason Comparing Networks},
author = {Chang Xu and Cecile Paris and Surya Nepal and Ross Sparks},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.01392},
year = {2019}
}
备注
To appear at the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019)