Kontroversiella påståenden är rikliga i online-media och diskussionsforum. En bättre förståelse av sådana påståenden kräver att man analyserar dem ur olika perspektiv. Stance klassificering är ett nödvändigt steg för att dra slutsatsen dessa perspektiv när det gäller att stödja eller motsätta sig påståendet. I detta arbete presenterar vi en neural nätverksmodell för ställningstagande klassificering utnyttja BERT representationer och öka dem med en ny konsekvent begränsning. Experiment om Perspectrums datauppsättning, bestående av påståenden och användares perspektiv från olika debattwebbplatser, visar hur effektiv vår strategi är i förhållande till toppmoderna baslinjer.
REF presenterar en neural nätverksmodell för positionsklassificering genom att utöka BERT-representationer med en ny konsekvent begränsning för att bestämma position både med avseende på ett anspråk och perspektiv.
STANCY: Stance Classification Based on Consistency Cues
{'venue': 'Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)', 'journal': 'Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}