Att klassificera den ståndpunkt som uttrycks i sociala medier för mikrobloggning på nätet är ett växande problem i åsiktsutvinningen. Vi föreslår ett probabilistiskt tillvägagångssätt för att positionera klassificeringen i tweets, vilka modellerar ställningstagande, mål för ställningstagande och känsla av tweet, gemensamt. Istället för att helt enkelt förena känslor eller målvariabler som extra variabler till funktionsutrymmet, använder vi en ny formulering för att införliva trevägsinteraktioner mellan sense-stance-input variabler och trevägsinteraktioner mellan mål-stance-input variabler. Den föreslagna specifikationen syftar intuitivt till att särskilja känslor från målfunktioner för positionsklassificering. Dessutom, legalisera en enda ställning klassificerare, som hanterar alla mål, fungerar som en mjuk vikt-delning bland dem. Vi visar att diskriminerande utbildning av denna modell ger de senaste resultaten i den övervakade positionsklassificeringen, och dess generativa utbildning ger konkurrenskraftiga resultat i den svagt övervakade miljön.
I REF ] föreslogs en log-lineär modell för positionsklassificering i tweets där samspelet mellan positionsmålet, positionen och stämningen modellerades.
A Joint Sentiment-Target-Stance Model for Stance Classification in Tweets
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}