# 期末詳細報告項目
# I. 介紹
1. 什麼是立場檢測
2. 立場檢測的困難是甚麼
3. 我們要解決的問題是甚麼
4. 資料集介紹
- 欄位說明
- Topic 種類說明
- 每筆 Topic 的[總數](http://www.saifmohammad.com/WebPages/StanceDataset.htm)說明
6. 貢獻

# II. 參考文獻
## A. 參考論文那邊，可能要有人簡述下
1. 他們的目的是甚麼
2. 他們的方法是甚麼
3. 他們用了甚麼資料集
4. 他們怎麼實驗
5. 我們從中參考了什麼
- 發現可以利用 topic 不在 document 中的解決方法來強化模型
- 參考了哪些模型的架構
- 參考了哪些製圖的方法
7. 如何藉由他們的方法來處理

## B. ConceptNet 則是
1. ConceptNet 是甚麼
2. 從 ConceptNet 得到的訊息有哪些
- API return 的格式
- 介紹我們會用的格式
3. 為甚麼可以當成我們的外部知識

# III. 方法
### A. 如何建圖
- 範例文章
- 範例圖
### B. 模型架構
#### 1. 架構 Bert
#### 2. 架構 GCN

## IV. 實驗
### A. 實驗整體設置

### B. 實驗 1 設置介紹
- 該實驗為了證明我們的 BERT+GCN 配置比單 BERT 和 GCN 好
### C. 實驗 1 結果和討論
- 用 GCN、BERT 和 BERT+GCN 的結果來分析誰比較好
### D. 實驗 2 設置介紹
- 該實驗為了證明模型的泛化能力
- 實驗在 5 個 Topic 上測試，在另外 1 個 Topic 上驗證
- 有 6 個 Topic，並且有 3 個 Model 就有 18 個結果
- 格式大概參考如下(這個示示範圖表，實際的還得用)

### E. 實驗 2 結果和討論
- BERT+GCN 在哪些 Topic 上獲勝
- BERT+GCN 為甚麼在哪些 Topic 上效果差

# IV. 結論
## A. 當前問題
## B. 未來工作

# V. 參考