本技术涉及立场检测和语言处理技术领域,具体为一种基于常识推理和MMOE框架的立场检测方法和系统,包括如下步骤:引入立场检测文本集和情感检测数据集,设置COMET常识推理模型分析立场检测文本集获得不同关系句子集合,基于情感检测数据集获得情感检测词句集合;设置编码器对不同关系句子集合和情感检测词句集合进行处理获得不同关系句子集合的特征向量e1和情感检测词句集合的特征向量e2;建立专家模型与门控网络机制分别对特征向量e1和特征向量e2处理并获得不同特征向量的加权向量结果,对加权向量结果解码处理获得立场向量;构建损失函数分析立场向量的损失值,基于损失值对编码器、专家网络以及门控网络的参数进行更新,以获得立场检测结果。
背景技术
立场检测可以识别并判断文本中针对特定目标的观点、态度或立场,进而利用将其归类为正面、负面或中性。在语言处理和监测的实际应用中,立场检测与情感检测不同,立场检测更聚焦于文本特定对象的立场表达,而非单纯的情感流露。
在实践应用中立场检测结果有助于媒体或者其他机构能够清晰地洞察观点的倾向以及风向,通过深入挖掘社交媒体、新闻报道和在线评论等多元化信息源中的立场数据,可以全面把握公众对特定话题、事件的反应与态度,对于决策的科学性、管理的有效性、营销的策略性以及方案的调整与优化具有重要参考价值。
立场检测面临着诸多挑战。其中对于目标常识性认知的缺乏便是一大难题。由于立场检测紧密关联于特定目标,立场检测方法在判断文本立场时,必须深入理解目标的相关背景、领域知识和常识推理,相关常识性知识的匮乏,会导致理解上下文和推断隐含信息时陷入困境。
此外,情感信息的缺失也是立场检测面临的一大挑战。尽管情感分析与立场分析紧密相连,且情感信息常被用作提升立场检测性能的重要特征,但在实际检测过程中,情感信息的缺失严重影响着立场判断结果的准确性,立场检测不仅提供了一种有效的手段来分析和判断文本的立场,更为决策制定、管理和分析提供了有力支持。
实现思路