論文の概要: Stance Detection on Social Media: State of the Art and Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03644v5
- Date: Thu, 15 Apr 2021 12:41:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-25 04:10:15.983663
- Title: Stance Detection on Social Media: State of the Art and Trends
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるスタンス検出の現状と動向
- Authors: Abeer AlDayel and Walid Magdy
- Abstract要約: ソーシャルメディアにおけるスタンス検出は、感情分析が最適ではないかもしれない様々な社会的・政治的応用のための新たな意見マイニングパラダイムである。
本稿では,これらのコミュニティにおけるスタンス検出の取り組みについて調査し,ソーシャルメディアにおける現在の意見マイニング手法における利用状況について考察する。
ソーシャルメディア上でのスタンス検出手法の徹底的なレビューとして,タスク定義,スタンス検出におけるさまざまなタイプのターゲット,使用する機能,適用されたさまざまな機械学習アプローチについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584060970507506
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Stance detection on social media is an emerging opinion mining paradigm for
various social and political applications in which sentiment analysis may be
sub-optimal. There has been a growing research interest for developing
effective methods for stance detection methods varying among multiple
communities including natural language processing, web science, and social
computing. This paper surveys the work on stance detection within those
communities and situates its usage within current opinion mining techniques in
social media. It presents an exhaustive review of stance detection techniques
on social media, including the task definition, different types of targets in
stance detection, features set used, and various machine learning approaches
applied. The survey reports state-of-the-art results on the existing benchmark
datasets on stance detection, and discusses the most effective approaches. In
addition, this study explores the emerging trends and different applications of
stance detection on social media. The study concludes by discussing the gaps in
the current existing research and highlights the possible future directions for
stance detection on social media.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるスタンス検出は、感情分析が最適ではないかもしれない様々な社会的・政治的応用のための新たな意見マイニングパラダイムである。
自然言語処理,Webサイエンス,ソーシャルコンピューティングなど,複数のコミュニティで異なるスタンス検出手法の効果的な開発への研究関心が高まっている。
本稿では,これらのコミュニティにおけるスタンス検出に関する研究と,ソーシャルメディアにおける現在の意見マイニング手法におけるその活用状況について検討する。
ソーシャルメディア上でのスタンス検出手法の徹底的なレビューとして,タスク定義,スタンス検出におけるさまざまなタイプのターゲット,使用する機能,各種機械学習アプローチについて紹介する。
本調査は,既存ベンチマークデータセットのスタンス検出に関する最新結果を報告し,最も効果的なアプローチについて考察する。
さらに,ソーシャルメディアにおけるスタンス検出の新たなトレンドと応用について検討した。
この研究は、現在の研究のギャップを議論し、ソーシャルメディアにおけるスタンス検出の今後の方向性を明らかにすることで締めくくっている。
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