推文中的立场与情感
计算与语言
2016-05-06 v1
摘要
我们常常能从一个人的话语中检测出他/她是否赞成或反对某个给定目标实体——即他们对该目标的立场。然而，一个人可能通过使用负面或正面的语言来表达对同一目标的相同立场。在此，我们首次提出了一个标注了立场和情感信息的推文–目标对数据集。这些目标可能在推文中被提及或不被提及，并且它们可能是或不是推文中意见的目标。该数据集的若干划分曾作为 SemEval-2016 共享任务竞赛的训练集和测试集使用。我们提出了一种简单的立场检测系统，其性能优于参与该共享任务的所有 19 支队伍提交的结果。此外，同时获得立场和情感标注使我们能够探索若干研究问题。我们表明，虽然知晓推文所表达的情感有益于立场分类，但仅凭情感本身并不充分。最后，我们通过远程监督技术和词嵌入利用额外的未标注数据，进一步改进了立场分类。
引用
@article{arxiv.1605.01655,
title = {Stance and Sentiment in Tweets},
author = {Saif M. Mohammad and Parinaz Sobhani and Svetlana Kiritchenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.01655},
year = {2016}
}
备注
22 pages