ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

Combining knowledge from Wikipedia and sentiment information for stance detection

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236300
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236300
8a0635a2-43c3-4fa3-a272-8b3abf4442ce
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-6W-06.pdf IPSJ-Z86-6W-06.pdf (275.6 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル Combining knowledge from Wikipedia and sentiment information for stance detection
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
同志社大
著者所属
同志社大
著者所属
同志社大
著者名 松本, 一晟

× 松本, 一晟

松本, 一晟

Search repository
田村, 晃裕

× 田村, 晃裕

田村, 晃裕

Search repository
加藤, 恒夫

× 加藤, 恒夫

加藤, 恒夫

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Stance detection aims to automatically classify the stance of a text’s author towards a given target. Some previous studies have used Wikipedia to infuse background knowledge about the target into stance detection, and others have improved the performance of stance detection by using sentiment information of the text. However, there's yet to be a study that utilizes both types of information simultaneously. This paper proposes a BERT-based stance detection model that encodes information from Wikipedia on the target and the sentiment of the text. The experiments on the P-Stance dataset shows that our proposed model outperforms previous models
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 935-936, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 09:18:51.559314
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3