Hidden Advertorial Detection on Social Media in Chinese

1050

Authors

nan

Abstract

AbstractNowadays, there are a lot of advertisements hiding as normal posts or experience sharing in social media. There is little research of advertorial detection on Mandarin Chinese texts. This paper thus aimed to focus on hidden advertorial detection of online posts in Taiwan Mandarin Chinese. We inspected seven contextual features based on linguistic theories in discourse level. These features can be further grouped into three schemas under the general advertorial writing structure. We further implemented these features to train a multi-task BERT model to detect advertorials. The results suggested that specific linguistic features would help extract advertorials.

Keywords

nan

Full Content

��������� �������������������������������������������� ������� ��� ������� ������ ��� ����������� �������� ��� ������� ������� ������ ��� ������� ��������� ��� ������������ ���������� ��� ��������� �������� ������� ����� ������ ����� ������ ��� ������ ��� ������� ������������ ���������� ��� ������� ������ ��� ������� ��������� ��������� ��� ���������� ������ ����������� ��������� ������ ��� ����������� �������������������������������������������� ������������������������������������������ ������ ���� �������� ������������ �������� ����������� ��� �������� ������������ ������ ������������������������������������������ ���������������������������������������������� ��������������������������������������������� ����������������������� ������������������������������������������������������ �������������������������������� �� ������������� ������������������������������������������������� ���� ������ ��������� �������� ������������ ���� ������������������������������������������������ ����������������������������������������������������� ���� ��� ���������� �������������� ����� ���������� ��������� ����� ����������� ���� ������� ����� ��� ���������� ��������� ������������ ���� ������������� �������� ������������� ��������������� ������ ����� ������������������������������������������������������� � ������������������������������������������� � �������������������������������������������������� ��� ��� ������������� ����������� ��� ����� ����� ��� ������� ������������� ����� ����� ��� ������ ������ �������� ������������������������������������� ������������� ���� ��������� ������� ����� ��� ���� �������������������������������������������������������� ����������������������������������������������������� �������������������������������������������� ������������������������������������������� ������� ���� ���� ���� ����� �������� �� ��������� ������������������������������������������������ �������� ������������ �������������� ���������� �� �������� ��������� ����� ��������� ����� ����� ������������������������������������������������� ����������� ������ ����� ������� �������� ����� ��� ��������������������������������������������������� ������ ����� ������� ��� ������ ��� ����� ����� ��� ��� �������������������������������������������� � ��������������������������������������������������������� � ������������������������������������������������������������������ ����������������������������������� ������������������������������������������������������������ ����������������������������� ��������������������������������������������������� ������������������������������������������� ���� � The 33rd Conference on Computational Linguistics and Speech Processing (ROCLING 2021) Taoyuan, Taiwan, October 15-16, 2021. The Association for Computational Linguistics and Chinese Language Processing 243 ��������������������������������������������������� ����������������������������������������� ��������������� ��������������������������������������������������� ���� ����������� ���������� �������� ��� ��������� �������������������������������������������������� ������������ ������� ����� ��� ����������������� ������������������������������������������������� ����������������������������������������������������� ��� ������������ ������ ��������� ����� ���� ����� ������������������������������������������������� ���������������������������������������������������� ���� ����� ��� ������ ������������ ����� ������� ����������������������������������������������������� ���������������������������������������������������� ���������� ��������� ��� ������� ������ ��� ���� ������������� ������ ��� ����������� ��� ����� ��� ������ ����������������������������������������������������� ���� ���� �������� �������� ���� ������� �������� ��������������� ���� ����� ���� ��������� ����� ���� ��� ���������������������������������������������������� ��� ��� �������� ��� �� ������� ������������ ���������� ����� ���������� ����� ������������ ������ ����� ��� ������������������������������������������������� ������������������������������������������������������ ������������������������������������ � ��� ���� ����� ��� ���� ����������� ������� ��������������������������������������������������� ���������������������������������������������������� ����������������������������������������������������� ���� ���� ����������� ��� ��������������� ������������� ����� ������������ ��� ���� ��� �������� ����������� ��������� ����� ����������� ������������ ��� ���������� ��������������������������������������������������� ��������������������� ��� ���� ������� ���� ��������� ���������� ���� ������������������������������������������������������ ���� ��������� ��� ������������� ��� �������� ����� ���� �������������������������������������������������� ������������������������������������������������������� ��� ������� ������� ������������� ��� �������� ������� ������� �� ������������������ �������������������������������������������������� ���� �������� ���� ����������� ������������ ������ ���������� ��������� ����������� ���������� ��� �� ��������������������������������������������������� ���� ����� ������� ��� ��� ����������� ��� ��� ���������� ����������� ������� ������������ ������ ��������� ������������� �������� ���� ������ ������������ ��� ���� ����������������������������������������������������� ���� �������� ������������ ������������ ������ ����������� ������� ��� ������������� ���� ���� �������� ���������������� ����� ���������� �������� ��� ������� ���� ������ ����������� ����������� ����� ����� ���� ����������� ���� ���� ������������ ��������� ������ ��� ������������������������������������������������� �������������������������������������������������� �������� �������� ����� ��������� ����� ���� �� ����� ��� ������������������������������������������������ ���� ��������� ����� ���� ��������� ��� �� ������ ���� ��� ������������ ��� �������� ��� ����������� ���������� ��������� ����������� ����������� ������������ ���������������������������������������������������� ��� ������� ����� ���� �������� ����������� ����� ���� ���������������������������������������������� ��� ��������� �������������� ����� ��������� �������� ��� ��������� ��� ������������� ���� ����������� ������������������������������������������������ �������� ������ ���� ��������� ��������� ��� �������������� ���� ��������� ����������� ����� ��� ��������� ���� ����������� ������ ���������� ����������������������������������������������� �������������������������������������������������� ������������������������������������������������� ���������������������������������������������������� …

Content truncated to 500 words

Labeled Text

AbstractNowadays, there are a lot of advertisements hiding as normal posts or experience sharing in social media. There is little research of advertorial detection on Mandarin Chinese texts. This paper thus aimed to focus on hidden advertorial detection of online posts in Taiwan Mandarin Chinese. We inspected seven contextual features based on linguistic theories in discourse level. These features can be further grouped into three schemas under the general advertorial writing structure. We further implemented these features to train a multi-task BERT model to detect advertorials. The results suggested that specific linguistic features would help extract advertorials.

Publication Details

Paper ID:
1050
Year:
2021
Publication:
TIPSTER
Publication Type:
conf
DOI:
nan