論文の概要: DIVERSE: A Dataset of YouTube Video Comment Stances with a Data Programming Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03334v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 17:46:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 19:39:16.720632
- Title: DIVERSE: A Dataset of YouTube Video Comment Stances with a Data Programming Model
- Title（参考訳）: DIVERSE: データプログラミングモデルによるYouTubeビデオコメントスタンスのデータセット
- Authors: Iain J. Cruickshank, Amir Soofi, Lynnette Hui Xian Ng,
- Abstract要約: 本稿では,文調の弱い信号を利用したスタンスラベリング手法を提案する。
そして、最後のスタンスラベルのためのデータプログラミングモデルとこれらの信号を統合します。
国際紛争のとき、国家軍に対する世論の理解は徴兵に不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Stance detection of social media text is a key component of many real-world applications like evaluating marketing campaigns, evaluating political policies or candidates, or evaluating information environments. However, creating automatic stance labeling systems requires the manual annotation of stances, which is both tedious and resource-intensive. This paper introduces a stance labeling method that makes use of weak signals of sentence tone, then consolidating these signals with a Data Programmingmodel for the final stance label. In a time of international conflict, understanding the public opinion towards the country's military is crucial for recruitment. We present DIVERSE, a dataset involve stances towards YouTube videos of the US military (Dataset available at https://doi.org/10.5281/zenodo.10493803). On average, the videos have 200 comments each, and the stances skew slightly towards the "against" characterization for both the US army and the video.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアテキストのスタンス検出は、マーケティングキャンペーンの評価、政治政策や候補者の評価、情報環境の評価など、多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要な要素である。
しかし、自動的なスタンスラベリングシステムを作成するには、面倒でリソース集約的なスタンスを手動でアノテーションする必要がある。
本稿では,文のトーンの弱い信号を利用したスタンスラベリング手法を導入し,最後のスタンスラベリングのためのデータプログラミングモデルと統合する。
国際紛争のとき、国家軍に対する世論の理解は徴兵に不可欠である。
米軍のYouTubeビデオに対するスタンスを含むデータセットであるDIVERSEを紹介します(Datasetはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.10493803)。
平均すると、ビデオには200のコメントがあり、そのスタンスは米軍とビデオの両方の「アゲインスト」の特徴にわずかに向けられている。
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