Diskussionsforum online ger en värdefull möjlighet till förståelse och modellering av dialogen. För att förstå dessa debatter är en viktig utmaning att dra slutsatser om deltagarnas ställning, som alla är sammankopplade och beroende av varandra. Medan kollektivt modellera användares ställningstaganden har visat sig vara effektiva (Walker et al., 2012c; Hasan och Ng, 2013), Det finns många modellering beslut vars konsekvenser är inte väl förstådd. För att undersöka dessa val och deras effekter, introducerar vi en skalbar enhetlig probabilistisk modelleringsram för positionsklassificeringsmodeller som 1) är kollektiva, 2) anledning till oenighet, och 3) kan modellera position antingen på författarens nivå eller på postnivå. Vi gör en omfattande utvärdering av möjliga modelleringsval på åtta ämnen i två online-debattkorpora, där vi hittar noggrannhetsförbättringar på upp till 11,5 procentenheter jämfört med en lokal klassificering. Våra resultat belyser vikten av att göra rätt modellering val för online dialoger, och att ha en enhetlig probabilistisk modelling ram som gör detta möjligt.
En enhetlig ram för inställningsklassificering med hjälp av probabilistisk modellering av diskussionsforum online föreslogs i REF.
Joint Models of Disagreement and Stance in Online Debate
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}