論文の概要: Rethinking stance detection: A theoretically-informed research agenda for user-level inference using language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02074v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 07:52:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:09.612927
• Title: Rethinking stance detection: A theoretically-informed research agenda for user-level inference using language models
• Title（参考訳）: 姿勢検出の再考:言語モデルを用いたユーザレベルの推論に関する理論的にインフォームドされた研究課題
• Authors: Prasanta Bhattacharya, Hong Zhang, Yiming Cao, Wei Gao, Brandon Siyuan Loh, Joseph J. P. Simons, Liang Ze Wong,
• Abstract要約: スタンス検出は自然言語処理研究において一般的な課題となっている。 我々は,(i)スタンスの理論的概念化の欠如,(ii)個人レベルでのスタンス処理に関する重要なギャップを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.13550450196734
• License:
• Abstract: Stance detection has emerged as a popular task in natural language processing research, enabled largely by the abundance of target-specific social media data. While there has been considerable research on the development of stance detection models, datasets, and application, we highlight important gaps pertaining to (i) a lack of theoretical conceptualization of stance, and (ii) the treatment of stance at an individual- or user-level, as opposed to message-level. In this paper, we first review the interdisciplinary origins of stance as an individual-level construct to highlight relevant attributes (e.g., psychological features) that might be useful to incorporate in stance detection models. Further, we argue that recent pre-trained and large language models (LLMs) might offer a way to flexibly infer such user-level attributes and/or incorporate them in modelling stance. To better illustrate this, we briefly review and synthesize the emerging corpus of studies on using LLMs for inferring stance, and specifically on incorporating user attributes in such tasks. We conclude by proposing a four-point agenda for pursuing stance detection research that is theoretically informed, inclusive, and practically impactful.
• Abstract（参考訳）: スタンス検出は自然言語処理研究において一般的な課題として現れており、主にターゲット固有のソーシャルメディアデータの豊富さによって実現されている。 姿勢検出モデル、データセット、アプリケーションの開発についてかなりの研究がなされているが、我々は重要なギャップを強調している。 一 立場の理論的概念化の欠如、及び (二)メッセージレベルとは対照的に、個人レベル又はユーザレベルのスタンスを扱うこと。 本稿では、まず、姿勢検出モデルに組み込むのに役立つ関連属性(心理的特徴など)を強調するために、個人レベルの構造としての姿勢の学際的起源を概観する。 さらに、最近の事前学習型および大規模言語モデル(LLM)は、そのようなユーザレベルの属性を柔軟に推測したり、モデリングのスタンスに組み込んだりすることができるかもしれないと論じる。 そこで本稿では,LLMを用いた姿勢推定,特にユーザ属性をタスクに組み込むことについて,新たな研究のコーパスを概観し,分析する。 我々は、理論的に知られ、包括的で、事実上影響のある姿勢検出研究を追求するための4点の議題を提案して結論付ける。

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