Predicting Stance in Ideological Debate with Rich Linguistic Knowledge (উন্নত ভাষাবিদ্যার সাহায্যে ভাবাদর্শিক বিতর্কের পক্ষ নির্ণয়)
Kazi Saidul Hasan and Vincent Ng.
Proceedings of COLING 2012: Posters Volume, pp. 451-460, 2012.
Click here for the
PDF version.
Abstract
Debate stance classification, the task of classifying an author's
stance in a two-sided debate, is a relatively new and challenging problem in
opinion mining. One of its challenges stems from the fact that it is not
uncommon to find words and phrases in a debate post that are indicative of the opposing
stance, owing to the frequent need for an author to re-state other people's
opinions so that she can refer to and contrast with them when establishing her
own arguments. We propose a machine learning approach to debate stance
classification that leverages two types of rich linguistic knowledge,
one exploiting contextual information and the other
involving the determination of the author's stances on topics.
Experimental results on debate posts involving two popular debate domains
demonstrate the effectiveness of our two types of linguistic knowledge when
they are combined in an integer linear programming framework.
Abstract in Bengali
বিতর্কের পক্ষ নির্ণয় তথা একটি দ্বিপাক্ষিক বিতর্কে একজন তার্কিক কোন পক্ষ নিচ্ছেন সেটি নির্ধারণ করা ওপিনিয়ন মাইনিং-এ
একটি অপেক্ষাকৃত নতুন এবং জটিল সমস্যা। এক্ষেত্রে একটি অন্যতম প্রতিবন্ধক হলো একজন তার্কিকের লেখায় প্রায়ই বিপক্ষের ব্যবহৃত শব্দ
এবং বাক্যাংশ পাওয়া যায় যা ঐ তার্কিক অন্যপক্ষের যুক্তি পুনরুল্লেখ এবং খন্ডনের মাধ্যমে নিজ যুক্তি উপস্থাপনের জন্য ব্যবহার করেন।
বিতর্কের পক্ষ নির্ণয়ের জন্য আমরা একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি প্রস্তাব করছি যাতে দুই ধরণের উন্নত ভাষাবিদ্যা প্রয়োগ করা
হয়েছে, প্রথমটি প্রাসংগিক তথ্য এবং অন্যটি বিভিন্ন আলোচ্য বিষয়ের ক্ষেত্রে তার্কিকের অভিমতের উপর ভিত্তি করে প্রতিষ্ঠিত। দুটি বহুল
আলোচিত বিষয়ের পক্ষে-বিপক্ষে লেখা রচনার উপর চালানো পরীক্ষার ফলাফল ইন্টিজার লিনিয়ার প্রোগ্র্যামিং-এর সাথে যুক্তাবস্থায় এই দুই
ধরণের উন্নত ভাষাবিদ্যার কার্যকারিতা প্রমাণ করে।
BibTeX entry
@InProceedings{Hasan+Ng:12a,
author = {Hasan, Kazi Saidul and Vincent Ng},
title = {Predicting Stance in Ideological Debate with Rich Linguistic Knowledge},
booktitle = {Proceedings of COLING 2012: Posters Volume},
pages = {451--460},
year = 2012}