論文の概要: Language Independent Stance Detection: Social Interaction-based Embeddings and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05715v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 09:17:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:06.230355
• Title: Language Independent Stance Detection: Social Interaction-based Embeddings and Large Language Models
• Title（参考訳）: 言語に依存しないスタンス検出:社会的相互作用に基づく埋め込みと大規模言語モデル
• Authors: Joseba Fernandez de Landa, Rodrigo Agerri,
• Abstract要約: 本稿では,テキストそのものではなく,ソーシャルネットワーク上で利用できるインタラクションに重点を置くことで,姿勢検出の課題に取り組むことを目的とする。 埋め込みを生成することで友達のリツイートなどのソーシャル情報を活用できる新しい手法を提案する。 公開されている7つのデータセットと4つの異なる言語に関する実験により、リレーショナルな埋め込みと差別的なテキストの手法を組み合わせることで、パフォーマンスが大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.899818550820576
• License:
• Abstract: The large majority of the research performed on stance detection has been focused on developing more or less sophisticated text classification systems, even when many benchmarks are based on social network data such as Twitter. This paper aims to take on the stance detection task by placing the emphasis not so much on the text itself but on the interaction data available on social networks. More specifically, we propose a new method to leverage social information such as friends and retweets by generating Relational Embeddings, namely, dense vector representations of interaction pairs. Our experiments on seven publicly available datasets and four different languages (Basque, Catalan, Italian, and Spanish) show that combining our relational embeddings with discriminative textual methods helps to substantially improve performance, obtaining state-of-the-art results for six out of seven evaluation settings, outperforming strong baselines based on Large Language Models, or other popular interaction-based approaches such as DeepWalk or node2vec.
• Abstract（参考訳）: スタンス検出で実施された研究の大部分は、Twitterなどのソーシャルネットワークデータに基づくベンチマークが多い場合でも、多かれ少なかれ高度なテキスト分類システムの開発に焦点が当てられている。 本稿では,テキスト自体だけでなく,ソーシャルネットワーク上で利用可能なインタラクションデータにも重点を置いてスタンス検出作業を実施することを目的とする。 具体的には、リレーショナル・エンベディング、すなわち相互作用対の高密度ベクトル表現を生成することにより、友人やリツイートなどのソーシャル情報を活用する新しい手法を提案する。 7つの公開データセットと4つの異なる言語(バスク語、カタルーニャ語、イタリア語、スペイン語)に対する我々の実験は、我々のリレーショナル埋め込みと差別的なテキスト手法を組み合わせることで、パフォーマンスを大幅に向上し、7つの評価設定のうち6つの最先端結果を得ることができ、大規模言語モデルに基づく強力なベースライン、DeepWalkやnode2vecといった一般的なインタラクションベースのアプローチよりも優れています。

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