論文の概要: Contextual information integration for stance detection via cross-attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01874v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 15:04:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 13:17:03.072208
• Title: Contextual information integration for stance detection via cross-attention
• Title（参考訳）: クロスアテンションによる姿勢検出のための文脈情報統合
• Authors: Tilman Beck, Andreas Waldis, Iryna Gurevych
• Abstract要約: スタンス検出は、著者の目標に対する姿勢の識別を扱う。 多くの場合、文脈情報へのアクセスが不十分なため、スタンスを推測することは困難である。 我々は、コンテクスト情報をテキストとして統合し、トランスフォーマーアーキテクチャとよく整合するアプローチを探究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.662413798388485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stance detection deals with the identification of an author's stance towards a target and is applied on various text domains like social media and news. In many cases, inferring the stance is challenging due to insufficient access to contextual information. Complementary context can be found in knowledge bases but integrating the context into pretrained language models is non-trivial due to their graph structure. In contrast, we explore an approach to integrate contextual information as text which aligns better with transformer architectures. Specifically, we train a model consisting of dual encoders which exchange information via cross-attention. This architecture allows for integrating contextual information from heterogeneous sources. We evaluate context extracted from structured knowledge sources and from prompting large language models. Our approach is able to outperform competitive baselines (1.9pp on average) on a large and diverse stance detection benchmark, both (1) in-domain, i.e. for seen targets, and (2) out-of-domain, i.e. for targets unseen during training. Our analysis shows that it is able to regularize for spurious label correlations with target-specific cue words.
• Abstract（参考訳）: スタンス検出は、ターゲットに対する著者のスタンスを識別し、ソーシャルメディアやニュースなどの様々なテキストドメインに適用する。 多くの場合、文脈情報へのアクセス不足のため、スタンスを推測することは困難である。 補完的コンテキストは知識ベースで見ることができるが、事前訓練された言語モデルにコンテキストを統合することは、グラフ構造のため自明ではない。 対照的に、我々は、トランスフォーマーアーキテクチャに合致するテキストとして文脈情報を統合するアプローチを探求する。 具体的には、クロスアテンションを介して情報を交換するデュアルエンコーダからなるモデルを訓練する。 このアーキテクチャは異種ソースからのコンテキスト情報の統合を可能にする。 構造化知識ソースから抽出した文脈を評価し,大規模言語モデルの構築を促す。 提案手法は,(1)ドメイン内,すなわち目に見えるターゲット,(2)ドメイン外,すなわちトレーニング中に見えないターゲットの両方において,大規模かつ多様なスタンス検出ベンチマークにおいて,競争ベースライン(平均1.9pp)を上回っている。 分析の結果,ターゲット固有のcue単語とのラベル相関を正則化できることがわかった。

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