Enligt ryktesklassificeringen, den uppgift som avgör om varje tweet i en samling som diskuterar ett rykte stöder, förnekar, ifrågasätter eller helt enkelt kommenterar ryktet, har väckt stort intresse. Här introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt som använder sig av sekvensen av övergångar som observerats i trädstrukturerade konversationstrådar i Twitter. Samtalet trådar bildas genom att skörda användarnas svar till varandra, vilket resulterar i en näst trädliknande struktur. Tidigare arbete med positionsklassificeringsuppgiften har behandlat varje tweet som en separat enhet. Här analyserar vi tweets på grund av deras position i en sekvens och testar två sekventiella klassificeringar, Linjär-Chain CRF och Tree CRF, som var och en gör olika antaganden om konversationsstrukturen. Vi experimenterar med åtta Twitter-dataset, samlas in under brytande nyheter, och visar att utnyttja den sekventiella strukturen av Twitter-konversationer uppnå betydande förbättringar över icke-sekvensella metoder. Vårt arbete är det första som modellerar Twitterkonversationer som en trädstruktur på detta sätt och introducerar ett nytt sätt att hantera NLP-uppgifter på Twitterkonversationer.
Zubiaga m.fl. REF, införa en ny metod som anser sekvensen av svar i konversationstrådar i Twitter.
Stance Classification in Rumours as a Sequential Task Exploiting the Tree Structure of Social Media Conversations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}