Ett växande arbete har lyft fram utmaningarna med att identifiera en talares inställning till ett visst ämne, en uppgift som innebär att identifiera en holistisk subjektiv läggning. Vi undersöker positionsklassificering på en corpus av 4873 inlägg över 14 ämnen på ConvinceMe.net, allt från lekfulla till ideologiska. Vi visar att ideologiska debatter har en större andel motposter, och att motposter är betydligt svårare att klassificera för ställningstagande, för både människor och utbildade klassifierare. Vi visar också att antalet subjektiva uttryck varierar mellan debatterna, ett faktum som korrelerar med prestandan hos system som är känsliga för känslosamma termer. Vi presenterar resultat för att identifiera motbevis med 63% noggrannhet, och för att identifiera positioner per ämne som varierar från 54% till 69%, jämfört med unigram baslinjer som varierar mellan 49% och 60%. Våra resultat tyder på att metoder som tar hänsyn till den dialogiska kontexten för sådana tjänster kan vara givande.
REF klassificerat ställningstagande för ett antal tjänster inom ett brett spektrum av ämnen.
Cats Rule and Dogs Drool!: Classifying Stance in Online Debate
{'venue': 'Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis (WASSA 2.011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}