Ett värdefullt steg mot en bedömning av riktigheten i nyheterna är att förstå ståndpunkt från olika informationskällor, och processen är känd som positionsdetekteringen. Närmare bestämt är positionsdetekteringen att upptäcka fyra typer av ställningstaganden ("agree", "disagree", "diskuss" och "orelaterat") av nyheterna mot ett påstående. Befintliga metoder försökte ta itu med problemet med positionsdetektering genom klassificeringsbaserade algoritmer. Klassificeringsbaserade algoritmer gör dock ett starkt antagande om att det finns en tydlig åtskillnad mellan två ställningstaganden, som inte får hållas i samband med positionsdetektering. Följaktligen beskriver vi detektionsproblemet som ett rankningsproblem och föreslår en rankningsmetod för att förbättra detektionsprestandan. Jämfört med klassificeringsbaserade metoder jämför den rankningsbaserade metoden det verkliga ställningstagandet och falska ställningstaganden och maximerar skillnaden mellan dem. Experimentella resultat visar hur effektiv vår föreslagna metod är.
Zhang m.fl. I Ref föreslås en rankningsmetod för att ta itu med uppgiften och uppnå empiriska resultatförbättringar.
Ranking-based Method for News Stance Detection
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Political Science', 'Computer Science']}