Wordup! At vaxxstance 2021: Combining contextual information with textual and dependency-based syntactic features for stance detection

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F21%3A10441777" target="_blank" >RIV/00216208:11320/21:10441777 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Wordup! At vaxxstance 2021: Combining contextual information with textual and dependency-based syntactic features for stance detection

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we describe the participation of theWordUp! team in the VaxxStance shared task at IberLEF 2021. The goal of the competition is to determine the author&apos;s stance from tweets written both in Spanish and Basque on the topic of the Antivaxxers movement. Our approach, in the four different tracks proposed, combines the Logistic Regression classifier with diverse groups of features: Stylistic, tweet-based, user-based, lexicon-based, dependency-based, and network-based. The outcomes of our experiments are in line with state-of-the-art results on other languages, proving the efficacy of combining methods derived from NLP and Network Science for detecting stance in Spanish and Basque.

Název v anglickém jazyce

Wordup! At vaxxstance 2021: Combining contextual information with textual and dependency-based syntactic features for stance detection

Popis výsledku anglicky

In this paper we describe the participation of theWordUp! team in the VaxxStance shared task at IberLEF 2021. The goal of the competition is to determine the author&apos;s stance from tweets written both in Spanish and Basque on the topic of the Antivaxxers movement. Our approach, in the four different tracks proposed, combines the Logistic Regression classifier with diverse groups of features: Stylistic, tweet-based, user-based, lexicon-based, dependency-based, and network-based. The outcomes of our experiments are in line with state-of-the-art results on other languages, proving the efficacy of combining methods derived from NLP and Network Science for detecting stance in Spanish and Basque.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

CEUR Workshop Proceedings

ISBN

—

ISSN

1613-0073

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

23

Strana od-do

210-232

Název nakladatele

CEUR-WS

Místo vydání

Aachen

Místo konání akce

Málaga

Datum konání akce

21. 9. 2021

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—