典型文献
引入外部知识的社交平台立场检测模型
文献摘要：
针对社交平台的用户评论进行立场检测,旨在对某一特定话题下的用户评论进行立场分类.现有立场检测研究只关注评论文本的内部语义特征,而忽略了与评论文本相关的外部知识.通过将评论的关键信息映射到知识图谱中,以检索与该关键信息有关的外部知识,并将外部知识引入到模型中进行立场检测任务,该方法可通过提供可能对立场检测任务至关重要的背景知识来提升分类效果.在构建立场检测模型时,除考虑评论的文本特征外,采用门控图神经网络方法融合评论之间的结构信息,从而提取相关评论的相互影响情况.实验结果表明,与已有解决该问题的立场检测模型相比,该模型取得了较好的检测结果.将评论的文本特征与结构信息相结合并引入外部知识,可有效提升模型的立场检测性能.
文献关键词：
立场检测;门控图神经网络;知识图谱;结构信息
中图分类号：
作者姓名：
刘臣;周珂馨;周立欣;陆啸尘
作者机构：
上海理工大学管理学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]刘臣;周珂馨;周立欣;陆啸尘-.引入外部知识的社交平台立场检测模型)[J].软件导刊,2022(08):20-26
A类：
B类：
外部知识,社交平台,立场检测,检测模型,用户评论,题下,评论文本,语义特征,关键信息,射到,背景知识,分类效果,文本特征,门控图神经网络,神经网络方法,方法融合,结构信息,影响情况,检测性能
AB值：
0.241813
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