論文の概要: Cross-target Stance Detection by Exploiting Target Analytical Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01761v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 14:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 13:43:56.797737
• Title: Cross-target Stance Detection by Exploiting Target Analytical Perspectives
• Title（参考訳）: ターゲット解析的視点の爆発によるターゲット間距離検出
• Authors: Daijun Ding, Rong Chen, Bowen Zhang, Xu Huang, Li Dong, Xiaowen Zhao, Ge Song, Liwen Jing
• Abstract要約: 目標位置検出(CTSD)は,目標位置からのアノテートデータを利用することで,目標位置の姿勢を推定する重要なタスクである。 CTSDにおける重要なアプローチの1つは、複数のターゲット間の知識ギャップを埋めるために、ドメイン不変の特徴を抽出することである。 本稿では,解析的視点をブリッジとして用いたCTSDのためのMPPTモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.320628580895164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-target stance detection (CTSD) is an important task, which infers the attitude of the destination target by utilizing annotated data derived from the source target. One important approach in CTSD is to extract domain-invariant features to bridge the knowledge gap between multiple targets. However, the analysis of informal and short text structure, and implicit expressions, complicate the extraction of domain-invariant knowledge. In this paper, we propose a Multi-Perspective Prompt-Tuning (MPPT) model for CTSD that uses the analysis perspective as a bridge to transfer knowledge. First, we develop a two-stage instruct-based chain-of-thought method (TsCoT) to elicit target analysis perspectives and provide natural language explanations (NLEs) from multiple viewpoints by formulating instructions based on large language model (LLM). Second, we propose a multi-perspective prompt-tuning framework (MultiPLN) to fuse the NLEs into the stance predictor. Extensive experiments results demonstrate the superiority of MPPT against the state-of-the-art baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ターゲット間姿勢検出(ctsd)は、ターゲットからの注釈データを利用して目的地目標の姿勢を推定する重要な課題である。 CTSDにおける重要なアプローチの1つは、複数のターゲット間の知識ギャップを埋めるために、ドメイン不変の特徴を抽出することである。 しかし、非公式かつ短いテキスト構造と暗黙の表現の分析は、ドメイン不変知識の抽出を複雑にする。 本稿では,知識を伝達するブリッジとして解析的視点を用いたCTSDのためのMPPT(Multi-Perspective Prompt-Tuning)モデルを提案する。 まず,大規模言語モデル(llm)に基づく指示を定式化することにより,対象分析の視点を解明し,複数の視点から自然言語説明(nles)を提供する2段階の指導型連鎖思考法(tscot)を開発した。 次に,NLEを姿勢予測器に融合させるマルチパースペクティブ・プロンプトチューニングフレームワーク(MultiPLN)を提案する。 実験の結果,MPPTの最先端のベースライン法に対する優位性を示した。

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