論文の概要: Can We Identify Stance Without Target Arguments? A Study for Rumour Stance Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12665v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 15:36:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 19:09:33.441843
• Title: Can We Identify Stance Without Target Arguments? A Study for Rumour Stance Classification
• Title（参考訳）: ターゲット引数なしでスタンスを識別できるか? 噂のスタンス分類に関する研究
• Authors: Yue Li and Carolina Scarton
• Abstract要約: 提案手法は,応答から直接自然に推定できる実世界のデータを含む,噂の姿勢分類データセットを示す。 2つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実現するため、ターゲットによる推論を強化するためのシンプルで効果的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.19051099694573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Considering a conversation thread, rumour stance classification aims to identify the opinion (e.g. agree or disagree) of replies towards a target (rumour story). Although the target is expected to be an essential component in traditional stance classification, we show that rumour stance classification datasets contain a considerable amount of real-world data whose stance could be naturally inferred directly from the replies, contributing to the strong performance of the supervised models without awareness of the target. We find that current target-aware models underperform in cases where the context of the target is crucial. Finally, we propose a simple yet effective framework to enhance reasoning with the targets, achieving state-of-the-art performance on two benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 会話スレッドを考えると、噂のスタンス分類は、ターゲット(噂話)に対する返信の意見(同意または同意)を特定することを目的としている。 従来のスタンス分類では,ターゲットは必須の要素と期待されているが,ラグウェアスタンス分類データセットには,回答から直接推定できる膨大な実世界データが含まれており,対象を意識せずに教師ありモデルの強力な性能向上に寄与している。 ターゲットのコンテキストが重要となる場合、現在のターゲット認識モデルは性能が低いことが判明した。 最後に、2つのベンチマークデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現するため、ターゲットによる推論を強化するためのシンプルで効果的なフレームワークを提案する。

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