李 洋 孙宇晴 景维鹏

(东北林业大学信息与计算机工程学院 哈尔滨 150040) (yli@nefu.edu.cn)

随着社会媒体的快速发展，每天有大量的以产品评论、博客、论坛和微博等形式出现的用户生成内容(user-generated content, UGC).此类文本数据中往往蕴含着对产品、服务、政策和新闻等的宝贵反馈，能够为决策者提供来自于公众的、与其关注目标相关的意见数据，为自动化文本意见挖掘带来了前所未有的研究契机.

文本立场是文本作者表露出的对于特定目标的认识或处理问题时所持有的态度，目标主要包括人物、组织、政策、活动或者产品等.例如，为确定消费者对新产品的反应和提升用户体验，营销者可以通过网络发布与其目标产品相关的帖子，收集消费者的立场反馈.为确定民众对政策、法规等的反应和维护社会安全稳定，决策者可以通过收集民众对其的立场反馈来了解民情、引导舆论.

文本立场检测是指从用户发表的文本中自动判断其对于预先给定目标的立场.文本立场检测与文本情感分析是文本意见挖掘领域的重要研究方向，与文本情感分析不同的是，文本立场检测需要判别表达方式更为复杂的“支持、反对或中立”的立场，而不是对指定对象的积极或消极的情感极性.情感通常作为立场表达的载体，同一立场可以通过不同的情感来表达.

文本立场检测主要包括支持、反对或中立3个立场.

1) 支持.作者对目标持支持态度.例如，直接或间接地支持某人/某事，反对……