본 연구는 한국어 저자료 환경에서 스탠스 감지 연구의 격차를 해소하기 위해 Large-Scale Target-Independent STance (LASTIST) 데이터 세트를 제안한다. 한국 정당의 보도자료에서 수집된 563,299개의 레이블링된 한국어 문장을 포함하며, 대상 독립적 스탠스 감지 및 시간적 변화 스탠스 감지와 같은 다양한 스탠스 감지 작업에 활용될 수 있도록 설계되었다. 연구에서는 데이터 세트 구축 과정과 최신 딥러닝 및 스탠스 감지 모델 학습에 대한 자세한 설명을 제공한다.
