【摘 要】
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微博中,用户往往会对于某一话题表达出自己的态度立场:支持、反对或者中立,对用户评论进行立场检测以获得用户立场倾向,可以更好地进行舆情管控、产品调研、用户分析等工作。
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项项目(2018YFB1308602),国家自然科学基金面上项目(61173184)
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微博中,用户往往会对于某一话题表达出自己的态度立场:支持、反对或者中立,对用户评论进行立场检测以获得用户立场倾向,可以更好地进行舆情管控、产品调研、用户分析等工作。传统的立场检测任务往往被归类于情感分析,或者单一考虑用户立场倾向,并未结合特定话题目标。基于图卷积网络(GCN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)方法进行微博立场检测,先根据双向LSTM捕获句子的特征,再依据句子间的句法关系以及句中词语间的依赖关系,根据依存句法树建立图卷积网络,通过对话题建立注意力机制算出注意力分数,最后通过Softmax
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