土耳其语推文中的立场检测
计算与语言
2017-06-22 v1
摘要
立场检测是自然语言处理中的一个分类问题，对于给定的文本和目标对，期望从 {支持, 反对, 中立} 集合中输出一个类别结果。它与情感分析问题类似，但立场检测研究的是对特定目标所表达的立场，而非文本作者的情感。在本文中，我们提出了一个土耳其语立场检测推文数据集，包含以两个流行体育俱乐部为目标的推文的立场标注。此外，我们提供了在该数据集上针对每个目标使用 SVM 分类器的评估结果，这些分类器使用了 unigram、bigram 和 hashtag 特征。这项研究具有重要意义，因为它提出了迄今为止最早的立场检测数据集之一，并且据我们所知是第一个土耳其语数据集。该数据集以及相应的基于 SVM 方法的评估结果将为未来立场检测研究的比较提供合理的基线。
引用
@article{arxiv.1706.06894,
title = {Stance Detection in Turkish Tweets},
author = {Dilek Küçük},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.06894},
year = {2017}
}
备注
Accepted to be presented at the 3rd International Workshop on Social Media World Sensors (SIDEWAYS) of the 28th ACM Conference on Hypertext and Social Media (2017)