面向社会媒体的立场检测研究综述

来源：计算机应用研究杂志2024年第11期北京时间：

作者：赵小兵,尹召宁,王子豪,张袁硕,陈波,

单位：中央民族大学a.信息工程学院;b.国家语言资源监测与研究民族语言中心;c.国家安全研究院语言信息安全研究中心,北京100081；

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，因此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）。针对立场检测方面的研究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。

关键词：目标,立场,立场检测,零/少样本立场检测,预训练模型,

基金资助：国家社会科学基金重大项目(22&ZD035)；国家语委资助项目(ZDI145-61)；；