面向社会媒体的立场检测研究综述

作     者：赵小兵 尹召宁 王子豪 张袁硕 陈波 

作者机构：中央民族大学信息工程学院 中央民族大学国家语言资源监测与研究少数民族语言中心 中央民族大学国家安全研究院语言信息安全研究中心 

出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)

年 卷 期：2024年

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家社会科学基金重大项目多民族语言《十三经》跨学科研究及数据库建设(22&ZD035) 国家语委项目多语言网络谣言检测研究(ZDI145-61) 

主　　题：目标 立场 立场检测 零/少样本立场检测 预训练模型 

摘      要：随着互联网的不断发展，人们广泛使用微博、推特等社交媒体平台，导致每日涌现出巨量的用户生成内容。针对热点/关注话题，分析这些内容背后用户的态度具有重要意义，可以帮助相关人员决策。立场检测任务的目标是根据指定的目标和给定的文本，确定用户对目标的立场(支持/反对/中立)。该文阐述了立场检测任务、应用、相关数据资源和相关方法。在任务方面，除了常规的单/多/跨目标立场检测任务，还梳理了零/少样本立场检测的相关工作；在数据资源方面，对近年来公开的数据资源进行了详细梳理介绍；在方法方面，除了传统机器学习方法、神经网络等方法，还梳理了基于预训练模型的方法。最后对立场检测的发展现状进行了总结阐述，并展望了接下来可能的研究热点。