立场分析研究综述  

A Survey on Stance Detection

作　　者：刘玮[1] 彭鑫 李超[1] 王品 王丽宏[1] LIU Wei;PENG Xin;LI Chao;WANG Pin;WANG Lihong(National Internet Emergenay Center,Beijing 100029,China;Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)

机构地区：[1]国家互联网应急中心,北京100029 [2]中国科学院自动化研究所,北京100190

出　　处：《中文信息学报》2020年第12期1-8,共8页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家自然科学基金(61772151);国家重点研发计划(2017YFB0803305);国家重点研发计划前沿科技创新专项(2016QY03D0500)。

摘　　要：随着以微博、Twitter为代表的社交媒体的快速发展,越来越多的用户喜欢在网上浏览热点信息,并发表自己的观点。立场分析旨在挖掘用户对特定目标或主题(例如,事件、产品、政策、人物或者服务等)的支持、反对或者中立的态度,该研究对舆情监管、信息推荐等具有重要意义。该文对立场分析研究开展综述,从立场分析定义,基于机器学习、深度学习及迁移学习的立场分析方法,使用的数据集三方面分别进行概述,并对未来的研究方向进行展望。The stance detection aims to identify the attitude(i.e.,in favor of,against,or none)towards a given target,such as an event,a product,a policy,a person,a service,etc.Mining users'stances on social media is important to public opinion monitoring and information recommendation.This paper presents a survey on stance detection:introducing the conception of stance detection,summarizing various learning based methods,and describing the data sets.Finally,this paper discusses the future directions of stance detection.

关 键 词：立场分析 机器学习 深度学习 迁移学习 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]