Commonsense-based adversarial learning framework for zero-shot stance detection

对抗制 计算机科学 人工智能 编码器 常识推理 水准点(测量) 图形 机器学习 常识 特征(语言学) 理论计算机科学 知识库 操作系统 哲学 语言学 大地测量学 地理
作者
Hao Zhang,Yizhou Li,Tuanfei Zhu,Chuang Li
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:563: 126943-126943 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2023.126943
摘要

Zero-shot stance detection (ZSSD) aims to identify the stance for a diverse range of topics with limited or no training data. It is more suitable for evolving real-world topics that are constantly evolving. However, ZSSD faces major challenges which are the lack of unseen target information and the inability to generalize training information to unseen targets effectively. To overcome these challenges, we propose a commonsense-based adversarial learning framework that comprises a commonsense graph encoder and a feature separation adversarial network. Specifically, our approach utilizes an external commonsense graph encoder to learn unseen target information. Moreover, we design a novel feature separation adversarial network to learn target-invariant and target-specific features, which enhances the model’s ability to reason beyond the seen targets. Experiments on two benchmark datasets show that our proposed framework achieves state-of-the-art performance.
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