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题名基于语用交互的跨目标立场检测
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作者
任科兰
张明书
魏彬
姜文
闫法成
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机构
武警工程大学密码工程学院
武警工程大学网络与信息安全武警部队重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2513-2519,共7页
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基金
国家社会科学基金项目(20BXW101、18XXW015)。
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文摘
针对缺乏足够的带标注意见数据、跨目标立场检测结果不佳且可解释性弱等问题,提出一种基于语用交互(pragmatic interaction graph convolution, PIGCN)的跨目标立场检测模型。考虑情感与立场在语义上的耦合关系,利用交互式图卷积神经网络(graphical convolutional network, GCN),增量式聚合单词在不同目标之间语用信息的相互作用,缓解目标间的信息孤岛问题。实验结果表明,该模型在平均F1值上达到了53.4%,优于基准模型,具有更好的可扩展性和适应性,在提升模型可解释性方面具有潜力。
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关键词
跨目标立场检测
图卷积神经网络
语用交互
词级粒度
情感词汇
可解释性
依存图
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Keywords
cross-target stance detection
graph convolutional neural network
pragmatic interaction
word-level granularity
emotion lexicon
interpretability
dependency graph
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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