“零样本立场检测目的是针对未知目标数据进行立场极性预测。一般而言,文本的立场表达是与所讨论的目标主题是紧密联系的。针对未知目标的立场检测,本文将立场表达划分为两种类型:一类在说话者面向不同的主题和讨论目标时表达相同的立场态度,称之为目标无关的表达;另一类在说话者面向特定主题和讨论目标时才表达相应的立场态度,本文称之为目标依赖的表达。对这两种表达进行区分,有效学习到目标无关的表达方式并忽略目标依赖的表达方式,有望强化模型的可迁移能力,使其更加适应零样本立场检测任务。据此,本文提出了一种基于主题提示学习的零样本立场检测方法。具体而言,受自监督学习的启发,本文为了零样本立场检测设置了一个代理任务框架。其中,代理任务通过掩盖上下文中的目标主题词生成辅助样本,并基于提示学习分别预测原样本和辅助样本的立场表达,随后判断原样本和辅助样本的立场表达是否一致,从而在无需人工标注的情况下判断样本的立场表达是否依赖于目标的代理标签。然后,将此代理标签提供给立场检测模型,对应学习可迁移的立场检测特征。在两个基准数据集上的大量实验表明,本文提出的方法在零样本立场检测任务中相比基线模型取得了更优的性能。”