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

本文提出了一种基于关注机制的多角度模型，利用文本、标题、内容以及链接结构等多种视角识别新闻文章所展现出的政治意识形态，实验证明该模型在自然语言处理的表示学习和网络科学中的进展方面，比现有的基线模型在 F1 得分上提高了 10 个百分点。

Sep, 2018

本文研究了训练数据中的政治意识形态偏见对自然语言处理模型的影响， 发现大而复杂的模型容易从人选择的输入中传播偏差，从而导致检索准确性的恶化。最后，我们提出一种方法来减轻这种偏差，即学习一个对政治意识形态不变但仍然可以判断主题相关性的文本表示。

Nov, 2020

本文介绍了以文本和图像为输入的多模态意识形态预测任务，提出了使用针对模型组成部分的预训练目标的效果，建立五个包含政治内容的大型数据集，并通过实验和分析实现了在文本分析中更好的性能。

Nov, 2022

利用可靠的外部数据资源学习新闻文章的公正表示，提出了一种知识注入的深度学习模型，旨在预测新闻文章的政治倾向，解决了现有学习模型在模型训练中受到新闻发布者的政治偏见影响的问题，从而消除了算法政治偏见，并在准确性方面优于基线方法，可达到 73% 的准确率。

Sep, 2023

本研究旨在测量大型语言模型中社会和经济偏见的媒体偏见，以及在预训练数据中表现出政治（社会，经济）偏见的先验模型对高风险社会导向任务的公平性的影响。结果发现先验模型确实存在政治倾向，这可能加剧原始数据中的偏见并将其传播到误导检测器之类的下游模型中，本研究讨论了这些发现对 NLP 研究的影响，并提出了减轻不公平的未来方向。

May, 2023

本文提出了一种基于推文训练的两步分类方案，用于检测长文本中的政治偏见。该方案包括通过推特数据训练中性检测器，用于去除文章中的中性句子以实现意见集中，并提高了文章的预测准确性。

Sep, 2019

利用 “翻译 - 检索 - 翻译” 策略引入推理通识知识，然后将其整合到多语言预训练语言模型中以预测政治极性，证明我们的框架不受所使用的模型的影响，并具有潜力为新闻从业者、社会科学家、新闻制作人员和消费者带来好处。

Dec, 2022

利用一种简单的框架将政治意识形态表示为对一组主题的情感极性分布并利用此表示法分析文档中的意识形态倾向，实验证明该方法可实现与其他方法相当的性能，且更简单易解释。

Oct, 2018

新闻媒体塑造公众舆论，通过选取或省略支持某一方的党派事件以隐晦的方式塑造信息受众的观点，本研究通过比较多篇关于相同事件的新闻文章，并识别出揭示意识形态的党派事件，开发了一种基于潜变量的框架来预测新闻文章的意识形态，发现新闻报道的倾向性可以通过文章之间的对齐和交叉比较获得，相比竞争性基准模型更为准确，结果揭示了媒体的高层次偏见存在，即使是在拥有客观和无党派的强烈规范的主流媒体中也是如此。

Oct, 2023