【WWW2021】实体自适应语义依赖图立场检测

论文研究跨实体立场检测方法。这一问题的最大挑战在于我们需要从有限的已知实体样本中挖掘语义信息来对未知的实体进行立场检测。论文探索了一种新的从实体出发来构建适应于该实体的语义依赖关系图，该方法可以从已有语料中自动地为不同实体构建立场信息表达关系图，称为实体自适应语义依赖图（ TSDG）。与以往基于特征共享和知识迁移的方法不同，TSDG同时考虑了实体内特有的立场表达信息和不同实体之间的立场表达联系。最终通过一个交互式图卷积网络同时将in-target和cross-target信息用于未知实体的立场检测。

在2个公开的实体立场检测数据集（Sem16和WT-WT）中的12个跨实体立场检测任务中进行实验，实验结果显示论文提出的TSDG方法在各个跨实体立场检测任务中的性能都达到了最优。

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