SocialPET: Socially Informed Pattern Exploiting Training for Few-Shot Stance Detection in Social Media

핵심 개념

SocialPET improves few-shot stance detection by incorporating social network structure into pattern generation.

초록

Stance detection in social media is challenging due to limited labeled data. SocialPET leverages language models and social network structure for improved performance. Outperforms baseline models in identifying instances of the 'against' class. Experimentation on P-Stance and Multi-target datasets demonstrates the efficacy of SocialPET. SocialPET introduces socially informed knowledge into the pattern generation process. Results show consistent improvement over baseline models, particularly in the 'Against' class. Analysis reveals variations in performance across different targets based on social network structure. Jaccard scores indicate differences in social network overlap between supporters and opponents of each target. SocialPET shows promise in enhancing stance detection through social network insights.

통계

SocialPET는 기존 모델 PET보다 성능을 향상시키며 'Against' 클래스에서 특히 뛰어난 성과를 보입니다. SocialPET는 소셜 네트워크 구조를 활용하여 패턴 생성에 사회적 지식을 통합합니다.

인용구

"Our work advances research in few-shot stance detection by introducing SocialPET." "SocialPET proves the effectiveness of leveraging language models and social network structure."

핵심 통찰 요약

SocialPET

by Parisa Jamad... 게시일 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05216.pdf

더 깊은 질문

어떻게 SocialPET가 'Against' 클래스에서 다른 모델들을 능가하는 데 도움이 되는지 설명해주세요.

SocialPET는 'Against' 클래스에서 다른 모델들을 능가하는 데 도움이 되는 주요 이유는 소셜 네트워크 구조를 활용하여 더 많은 정보를 얻기 때문입니다. 'Against' 클래스는 종종 다른 클래스보다 더 어려운 문제이며, 이를 해결하기 위해 소셜 네트워크 정보를 활용하는 것이 중요합니다. SocialPET는 사용자의 소셜 네트워크를 고려하여 패턴을 생성하고 이를 통해 더 풍부한 정보를 모델에 제공합니다. 이를 통해 'Against' 클래스에 대한 예측을 더욱 정확하게 할 수 있으며, 다른 모델들보다 더 나은 성능을 보이게 됩니다.

기존 모델들과 비교했을 때 SocialPET의 주요 장점은 무엇인가요?

SocialPET의 주요 장점은 소셜 네트워크 구조를 활용하여 풍부한 정보를 모델에 제공한다는 점입니다. 이를 통해 모델은 텍스트 데이터만으로는 파악하기 어려운 사용자들 간의 관계와 성향을 이해할 수 있습니다. 또한, SocialPET는 'Against' 클래스와 같이 어려운 클래스에서 더 나은 성능을 보이며, 다양한 타겟에 대해 일반화된 분석을 가능하게 합니다. 또한, SocialPET는 PET와 같은 기본 모델에 비해 더욱 효과적인 패턴 생성을 통해 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

소셜 네트워크 구조를 활용한 SocialPET의 성능 향상은 어떤 측면에서 가장 유용한가요?

소셜 네트워크 구조를 활용한 SocialPET의 성능 향상은 'Against' 클래스의 정확도 향상에 가장 유용합니다. 이 클래스는 종종 다른 클래스보다 더 어려운 문제이며, 소셜 네트워크 정보를 활용하여 이를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한, 소셜 네트워크 구조를 활용하면 모델이 사용자들 간의 관계를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 더욱 정확한 예측을 할 수 있습니다. 이러한 측면에서 소셜 네트워크 구조를 활용한 SocialPET의 성능 향상은 특히 'Against' 클래스와 같이 어려운 클래스에서 가장 유용하게 작용합니다.