På senare tid har man tagit itu med problemet med att upptäcka relevanta påståenden om ett visst kontroversiellt ämne. Vi inför den kompletterande uppgiften med klassificering av skadeställning, tillsammans med den första referensdatauppsättningen för denna uppgift. Vi dekomponerar detta problem till: a) öppen målidentifiering för ämne och anspråk (b) känsloklassificering för varje mål, och c) öppen-domän kontrastdetektion mellan ämne och skademål. Manuell notering av datauppsättningen bekräftar tillämpligheten och giltigheten av vår modell. Vi beskriver en implementering av vår modell med fokus på en ny algoritm för kontrastdetektering. Vårt tillvägagångssätt uppnår lovande resultat, och visar sig överträffa flera baslinjer, som representerar den vanliga praxisen att tillämpa en enda, monolitisk klassificering för positionsklassificering.
REF närmar sig påståendenas inställning till ämnen som är öppna för alla.
Stance Classification of Context-Dependent Claims
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}