論文の概要: Stance Detection With Supervised, Zero-Shot, and Few-Shot Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01723v1
• Date: Tue, 2 May 2023 18:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 16:58:44.054933
• Title: Stance Detection With Supervised, Zero-Shot, and Few-Shot Applications
• Title（参考訳）: Supervised, Zero-Shot, Few-Shot を用いたスタンス検出
• Authors: Michael Burnham
• Abstract要約: スタンス検出(スタンス検出)とは、著者が文書から被写体に対する信念を識別することである。 最近の研究では、感情分析が姿勢と緩やかに相関していることが示されている。 本稿では、姿勢検出のタスクを正確に定義し、テキスト解析の手法を進歩させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stance detection is the identification of an author's beliefs about a subject from a document. Researchers widely rely on sentiment analysis to accomplish this. However, recent research has show that sentiment analysis is only loosely correlated with stance, if at all. This paper advances methods in text analysis by precisely defining the task of stance detection, providing a generalized framework for the task, and then presenting three distinct approaches for performing stance detection: supervised classification, zero-shot classification with NLI classifiers, and in-context learning. In doing so, I demonstrate how zero-shot and few-shot language classifiers can replace human labelers for a variety of tasks and discuss how their application and limitations differ from supervised classifiers. Finally, I demonstrate an application of zero-shot stance detection by replicating Block Jr et al. (2022).
• Abstract（参考訳）: スタンス検出は、文書から主題に関する著者の信念を識別することである。 研究者は感情分析に大きく依存している。 しかし、最近の研究では、感情分析が姿勢と緩やかに相関していることが示されている。 本稿では,スタンス検出のタスクを正確に定義し,タスクの一般化されたフレームワークを提供し,その上で,教師付き分類,NLI分類器を用いたゼロショット分類,コンテキスト内学習の3つのアプローチを提案する。 その際、ゼロショットと少数ショットの言語分類器が人間のラベルを様々なタスクに置き換える方法を示し、それらのアプリケーションと制限が教師付き分類器とどのように異なるかについて議論する。 最後に、block jr. ら (2022) の再現によるゼロショット姿勢検出の適用例を示す。

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