Sep, 2021

新闻文章的受控神经句级改写

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TL;DR本文研究如何通过神经文本生成技术在保持上下文一致性的同时对新闻文章中的句子进行重新构架，我们提出了三种策略以引导训练，包括框架语言预训练、命名实体保留和对抗训练，并通过自动和手工创作的方式进行主题一致性、连贯性和成功的重新构架方面的评估。我们的结果表明，生成适当框架的文本的效果良好，但存在一些权衡。
发现论文，激发创造
  • 新闻框架：从人类感知到大型语言模型推断

    本文通过对欧洲五个国家的 No-Vax 运动相关文章的标题进行人工标记及使用 GPT-3.5 的微调和提示工程来推断新闻标题的框架，以研究该主题。研究结果为新闻分类等任务的可行性和 GPT-3.5 模型是否能够复制人的感知能力做出贡献。

    Apr, 2023

  • 通过文本重构引导积极态度

    介绍了基于大规模数据集 Positive Psychology Frames 的积极转化任务，任务目的是中和消极文本并生成更积极的视角，以保留文本原意。研究评估了一系列现有的文本风格转换模型，并讨论了未来工作的关键问题和方向。

    Apr, 2022

  • OpenFraming: 我们提供 ML; 你提供数据。与数据互动，发现其框架

    介绍了一种基于主题建模和深度学习的系统，用于分析和分类文本文档中的框架，该系统提供了预训练的框架分类模型以及适用于用户提供的语料库的新型分类模型的易于使用的流水线，旨在使研究人员能够获得文档的框架

    Aug, 2020

  • 多语言新闻框架分析扩展研究

    本研究探索了通过众包进行数据集创建的可能性，利用非专家注释员开发训练语料库，扩展了多语种的媒体框架分析并提供了孟加拉语和葡萄牙语的新基准数据集，展示出在众包数据集的基础上与其他现有数据集相结合，从而使基线提高 5.32 个百分点，并发现任务特定的精调是比使用更大的非专业模型更好的方法。

    Apr, 2024

  • 改变我的框架：在 r/ChangeMyView 中的现实再构

    通过使用 r/ChangeMyView 社区互动和惯例，本研究构建了一个数据集，以使用转变视角的高价值、社区认可的话语，扩大了转变视角的范围，并细化了数据集，研究了数据集创建和评估方面的挑战。

    Jul, 2024

  • 2000 年至 2017 年，150 万篇《纽约时报》文章的系统化媒体框架分析

    开发了一种媒体帧分类器，对从 2000 年到 2017 年发表的 150 万篇《纽约时报》文章进行系统分析，揭示了短期帧丰富度波动与主要事件的密切对应关系，以及包括 “文化认同” 帧逐渐普及等几个长期趋势。通过研究特定主题和情感，识别了每个帧的特征和动态，最后以群体枪击为例，揭示了三种主要的框架模式。这种可扩展的计算方法开辟了系统媒体框架研究的新途径。

    May, 2020

  • Framing Unpacked: 一种半监督的可解释的多视角媒体框架模型

    使用半监督模型和自编码框架，学习嵌入新闻文章中事件和相关人物的本地信息，并利用这个信号进行框架分类。实验结果显示，该模型表现优于以前的框架预测模型，并可以通过使用半监督模型的未标记训练数据进一步提高性能，并且所学的事件和角色嵌入直观上与文档级预测相符，提供一种细致和可解释的文章框架表示。

    Apr, 2021

  • 美国枪击暴力报道中新闻标题和主题图片的检测

    研究发现，通过使用多种信息模式（包括文章和图像派生特征）对新闻框架进行预测可以提高准确性，特别是当图像与标题的框架相关时。这也表明框架图像相关性与通过图像传递框架的便利程度相关。此外，作者还发布了美国枪支暴力相关的第一个多模式新闻框架数据集，供传播研究人员进一步研究多种信息模式在媒体框架研究中的应用。

    Jun, 2024

  • ENTRUST: 使用语言模型和蕴涵进行论据重构

    该论文提出了一种用于重新框架论点的方法，该方法结合了可控文本生成和模糊匹配技术，以实现通过纯文本改善论点效果的目的。

    Mar, 2021

  • 利用生成式 AI 在社交媒体上共同创造新闻短片

    研究表明，通过使用文本和图像生成技术，ReelFramer 系统可以帮助新闻人士探索多种新闻故事的叙述框架，并生成脚本、角色板和故事板，以缓解将书面故事转化为短视频新闻的负担。

    Apr, 2023