論文の概要: Adversarial Learning-based Stance Classifier for COVID-19-related Health Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04631v1
• Date: Sat, 10 Sep 2022 10:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:32:59.032318
• Title: Adversarial Learning-based Stance Classifier for COVID-19-related Health Policies
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス関連健康政策のための逆学習型スタンス分類器
• Authors: eng Xie, Zhong Zhang, Xuechen Zhao, Jiaying Zou, Bin Zhou, Yusong Tan
• Abstract要約: 本研究では、新型コロナウイルス関連健康政策に対する公衆の態度を自動的に識別する対人学習に基づくスタンス分類器を提案する。 新型コロナウイルス関連政策のスタンス検出タスクにおいて,幅広い基準線の性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.772136812265202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ongoing COVID-19 pandemic has caused immeasurable losses for people worldwide. To contain the spread of virus and further alleviate the crisis, various health policies (e.g., stay-at-home orders) have been issued which spark heat discussion as users turn to share their attitudes on social media. In this paper, we consider a more realistic scenario on stance detection (i.e., cross-target and zero-shot settings) for the pandemic and propose an adversarial learning-based stance classifier to automatically identify the public attitudes toward COVID-19-related health policies. Specifically, we adopt adversarial learning which allows the model to train on a large amount of labeled data and capture transferable knowledge from source topics, so as to enable generalize to the emerging health policy with sparse labeled data. Meanwhile, a GeoEncoder is designed which encourages model to learn unobserved contextual factors specified by each region and represents them as non-text information to enhance model's deeper understanding. We evaluate the performance of a broad range of baselines in stance detection task for COVID-19-related policies, and experimental results show that our proposed method achieves state-of-the-art performance in both cross-target and zero-shot settings.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の人々に不測の損失をもたらしている。 感染拡大を封じ込め、さらに危機を緩和するため、様々な健康政策(在宅勤務の指示など)が発行され、ユーザーがソーシャルメディア上で態度を共有するようになると熱い議論が巻き起こった。 本稿では、パンデミックに対するスタンス検出(クロスターゲット、ゼロショット設定)のより現実的なシナリオを考察し、新型コロナウイルス関連健康政策に対する公衆の態度を自動的に識別する対人学習に基づくスタンス分類器を提案する。 具体的には、モデルが大量のラベル付きデータをトレーニングし、ソーストピックから伝達可能な知識をキャプチャして、スパースラベル付きデータによる新興健康政策への一般化を可能にする逆学習を採用する。 一方、GeoEncoderは、各領域で指定された観測されていないコンテキスト要素を学習し、それを非テキスト情報として表現し、モデルの深い理解を高めるモデルである。 新型コロナウイルス関連政策のスタンス検出タスクにおける幅広い基準線の性能評価を行い,提案手法が目標とゼロショットの両方で最先端の性能を達成することを示す実験結果を得た。

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