文本立场检测综述

文本立场检测是文本意见挖掘领域的基础性研究,旨在分析文本中对特定目标所表现的立场倾向.随着互联网的飞速发展,用户对于公共事件、消费产品等的讨论文本呈指数级增长,文本立场检测研究对产品营销、舆情决策等具有重要意义.从目标类型、文本粒度以及研究方法3个角度对文本立场检测研究工作展开综述.首先，从目标类型角度,围绕单目标、多目标以及跨目标立场检测3个方面梳理了文本立场检测的不同研究任务;从文本粒度角度,对比了句子级、篇章级以及辩论文本立场检测的不同研究场景和方法；从研究方法角度,介绍了基于传统机器学习、主题模型、深度学习以及“2阶段”的方法,并指出各种方法的可取与不足之处.接着,对文本立场检测评测任务以及公开数据资源进行了归纳.最后,立足当前研究形势,总结了文本立场检测研究的应用领域，展望了未来发展趋势以及面临的挑战.