本论文介绍了一份包含近 21 万篇新闻头条的数据集，收集自 HuffPost，并探讨了该数据集在自然语言处理领域的现有和潜在应用，这对于学习真实新闻的语法和语义至关重要，尤其在当前假新闻泛滥的背景下。

Sep, 2022

本文介绍了一个大型数据集，旨在为预测分析任务提供评估比较的基准数据，并涵盖了新闻内容、社交反馈等信息以及经济、微软、奥巴马和巴勒斯坦等四个主题。

Jan, 2018

我们提出了一个交互式框架来进行新闻媒体分析，结合了基于图的新闻媒体分析模型、预训练的大型语言模型和人类洞察力，能够在社交媒体上快速检测出假新闻和有偏见的媒体，即使在最具挑战性的新闻事件的情境中，其中有未见过的测试数据。

Sep, 2023

本文介绍了一个包含 713k 个文章的数据集，从 194 个新闻和媒体来源中收集，包括主流、极端党派和阴谋论来源，并加入了来自 8 个不同评估网站的基础真实度评级，覆盖了多个真实度维度，包括可靠性、偏见、透明度、遵循新闻标准和消费者信任等。

Apr, 2019

媒体偏见分析数据集是一个全面的数据集，涵盖了各种偏见，对检测和分析媒体偏见具有重要价值，可为媒体研究和人工智能领域提供独特的资源。

Nov, 2023

本篇论文探讨了如何建立可扩展 NLP 系统来直接从海量新闻语料库中发现媒体选择偏差模式的挑战，并针对新闻源的意识形态进行了实证研究，通过无监督的学习方法来捕捉新闻语料库中的媒体选择倾向，为未来的媒体选择偏差研究提供了启示。

Apr, 2023

科学新闻报道的自动生成提高了学术洞察的可访问性，本文通过对一组学术出版物与相应科学新闻报道的平行集合进行广泛分析，突出了两者在易读性和简洁性上的差异，并使用先进的文本生成模型对数据集进行了基准测试，为进一步探索科学新闻报道的自动生成奠定了基础。

Mar, 2024

本文旨在研究预测新闻媒体报道的真实性和偏见。通过大量的新闻网站以及一些从文章、维基百科页面、推特账户、网址结构和流量信息中得出的特征，实验表明本方法相比基线有较显著的性能提升，且各特征类型都至关重要。

Oct, 2018

在这项工作中，我们关注通过理解文本的上下文来自动识别给定在线报纸的政治意图。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的韩文文本分类数据集，其中包含各种文章，并提供了在该数据集上训练的基于深度学习的文本分类基线模型。

Nov, 2023

本文探讨新闻文章中的政治意识形态或偏见的预测任务，提出了一个具有挑战性的实验设置并收集了大量的数据集，在建模方面使用了敌对媒体适应和三元组损失等策略，并在文章级别上加入了源背景信息，实验结果表明这种方法在这种具有挑战性的情况下比使用先进的预先训练转换器有相当大的改进。

Oct, 2020