摘要： 微博中，用户往往会对于某一话题表达出自己的态度立场：支持、反对或者中立，对 用户评论进行立场检测以获得用户立场倾向，可以更好地进行舆情管控、产品调研、用户分析等 工作。传统的立场检测任务往往被归类于情感分析，或者单一考虑用户立场倾向，并未结合特 定话题目标。基于图卷积网络（ＧＣＮ）与双向长短期记忆网络（ＢｉＬＳＴＭ）方法进行微博立场检 测，先根据双向 ＬＳＴＭ捕获句子的特征，再依据句子间的句法关系以及句中词语间的依赖关系， 根据依存句法树建立图卷积网络，通过对话题建立注意力机制算出注意力分数，最后通过 Ｓｏｆｔｍａｘ层进行立场倾向分类。实验结果表明：所采用的网络在 ＮＬＰＣＣ２０１６数据集有效地提高 了准确度，采用图卷积网络能有效进行立场检测。

关键词: 立场检测, 图卷积网络, 中文微博

中图分类号: 

• TP391