Den nationella publikationen finns tillgänglig på Springer via https://doi.org/10.1007/978-319-68783-42 Ytterligare information: Den fullständiga texten kan användas och/eller reproduceras, och ges till tredje part i något format eller medium, utan föregående tillstånd eller kostnad, för personlig forskning eller studier, utbildning, eller inte-för-prot ändamål, under förutsättning att • en fullständig bibliografisk hänvisning görs till den ursprungliga källan • en länk görs till metadataposten i DRO • den fullständiga texten ändras inte på något sätt Den fullständiga texten får inte säljas i något format eller medium utan upphovsrättsinnehavarens formella tillstånd. Se den fullständiga DRO-policyn för ytterligare detaljer. Kopior av hela föremål kan användas för personlig forskning eller studier, utbildning eller inte för vinständamål utan föregående tillstånd eller kostnad. Förutsatt att författare, titel och fullständiga bibliografiska detaljer krediteras, ges en hyperlänk och/eller URL för den ursprungliga metadatasidan och innehållet ändras inte på något sätt. "Den slutliga publikationen finns tillgänglig på Springer via https://doi.org/10.1007/978-319-68783-4_2 " Den version som presenteras här kan skilja sig från den publicerade versionen eller, version av skivan, om du vill citera denna punkt du rekommenderas att konsultera förlagets version. Se 'permanent WRAP url' ovan för information om åtkomst till den publicerade versionen och notera att åtkomst kan kräva en prenumeration. Abstrakt. Att förstå vad folk säger och verkligen menar i tweets är fortfarande en öppen forskningsfråga. Framför allt är förståelsen av en tweets ståndpunkt, som bestäms inte bara av dess innehåll, utan också av det givna målet, ett mycket färskt forskningsmål för gemenskapen. Det är fortfarande en utmaning att konstruera en tweet vektor representation med avseende på målet, särskilt när målet endast implicit nämns, eller inte nämns alls i tweet. Vi anser att bättre prestanda kan uppnås genom att införliva informationen om målet i tweetens vektorrepresentation. I detta dokument föreslår vi därför att en ny uppmärksamhetsmekanism införs på semantisk nivå i den dubbelriktade GRU-CNN-strukturen, som är mer finkornig än den befintliga uppmärksamhetsmekanismen på symbolisk nivå. Denna nya uppmärksamhetsmekanism gör det möjligt för modellen att automatiskt ägna sig åt användbara semantiska funktioner hos informativa polletter vid beslut om det målspecifika läget, som ytterligare resulterar i en villkorlig vektor representation av tweeten, med avseende på det givna målet. Vi utvärderar vår föreslagna modell på ett nyligen, brett tillämpat riktmärke Stance Detection dataset från Twitter för SemEval-2016 Uppgift 6.A. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen väsentligen överträffar flera starka baslinjer, som inkluderar den senaste token-nivå-uppmärksamhetsmekanismen för dubbelriktade GRU-utgångar och SVM-klassificeringen.
Zhou m.fl. föreslå en ny uppmärksamhetsmekanism på semantisk nivå i den dubbelriktade GRU-CNN-strukturen, och visa sina fördelar i positionsdetekteringsuppgifter REF.
Connecting Targets to Tweets: Semantic Attention-Based Model for Target-Specific Stance Detection
{'venue': 'WISE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}