الطريقة التي يتم إنشاؤها ونشرها قد تغيرت بشكل كبير خلال العقد الماضي.إن تحديد المنظور السياسي يشكل طريقة مناقشة الأحداث المناقشة في وسائل الإعلام أكثر أهمية بسبب الزيادة الحادة في عدد منافذ الأخبار والمقالات.الأساليب السابقة عادة ما تستفيد فقط المعلومات اللغوية.ومع ذلك، فإن المقالات الإخبارية تحاول الحفاظ على المصداقية ويبدو أنها محايدة.لذلك، يتم تقديم التحيز بطرق خفية، عادة من خلال التركيز على جوانب مختلفة من القصة.في هذه الورقة، نقترح إطارا جديدا يعتبر الكيانات المذكريات في المقالات الإخبارية والمعرفة الخارجية بها، مما أسفر عن التحيز فيما يتعلق بهذه الكيانات.نستكشف طرق مختلفة لحقن معلومات الكيان في نموذج النص.تظهر التجارب أن إطار عملنا المقترح يحقق تحسينات كبيرة على النماذج النصية القياسية، وهو قادر على تحديد الفرق في روايات الأخبار مع وجهات نظر مختلفة.
The way information is generated and disseminated has changed dramatically over the last decade. Identifying the political perspective shaping the way events are discussed in the media becomes more important due to the sharp increase in the number of news outlets and articles. Previous approaches usually only leverage linguistic information. However, news articles attempt to maintain credibility and seem impartial. Therefore, bias is introduced in subtle ways, usually by emphasizing different aspects of the story. In this paper, we propose a novel framework that considers entities mentioned in news articles and external knowledge about them, capturing the bias with respect to those entities. We explore different ways to inject entity information into the text model. Experiments show that our proposed framework achieves significant improvements over the standard text models, and is capable of identifying the difference in news narratives with different perspectives.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
مع النجاح المبكر لمساعدات الإجابة في الاستعلام مثل Alexa و Siri، فإن محاولات البحث لتوسيع إمكانات النظام من أتمتة خدمة التعامل هي الآن وفيرة. ومع ذلك، فقد عثرت الأنظمة الأولية بسرعة على عدم كفاية في الاعتماد على تقنيات التصنيف البسيطة لتحقيق مهمة الأ
تضع الكشف عن الشائعات على وسائل التواصل الاجتماعي نماذج لغة مدربة مسبقا (LMS)، مثل Bert، والميزات المساعدة، مثل التعليقات، قيد الاستخدام. ومع ذلك، من ناحية، فإن مجموعات بيانات الكشف عن الشائعات في الشركات الصينية مع تعليقات نادرة؛ من ناحية أخرى، فإن
نقترح خلاصات الأخبار المفتوحة، ونحن مؤلف أخبار مفتوحة يدعم المهام المختلفة المتعلقة بنية الحاليات في الافتتاحيات الإخبارية، مع التركيز على اكتشاف المنظور التلقائي. أخبار الافتتاحية هي نوع من النص المقنع، حيث يكون بنية الحجة ضمنية عادة. ومع ذلك، فإن ا
نقترح إطارا جديدا للتنبؤ بالتقدمية الإبلاغ عن وسائل الإعلام الإخبارية من خلال دراسة دورات اهتمام المستخدمين في قنوات YouTube الخاصة بهم.على وجه الخصوص، نقوم بتصميم مجموعة غنية من الميزات المستمدة من التطور الزمني لعدد طرق العرض، الإعجابات، الكراهية،
إن كيان مشترك واستخراج العلاقات يمثل تحديا بسبب التفاعل المعقد للتفاعل بين التعرف على الكيان المسمى واستخراج العلاقة. على الرغم من أن معظم الأعمال القائمة تميل إلى تدريب هذه المهامتين المشتركين من خلال شبكة مشتركة، إلا أنها تفشل في الاستفادة الكاملة