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framing bias
搜索结果 - 6
EMNLP
使用极性最小化损失缓解构架偏倚
通过减少极化性输入文章间的极性差异，来降低造成政治极化的框架偏见，我们提出了一种新的损失函数，使模型能够在两个极性极端之间进行双向映射优化。实验证明，结合提出的极性损失函数的效果远优于基于 BART 的多文档摘要模型，尤其是在训练模型以最小
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8 months ago
认知偏差与信念修正
通过三种认知偏差（证实偏见，框架偏见和锚定偏见）的形式化，我们研究了它们对三种常见信念修订方法（条件化，词典修订和最小修订）的影响，并评估了其在随机场景中的表现和对真相跟踪的可靠性。
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a year ago
减轻框架偏见的开放域事件图诱导
本研究旨在提出一种名为 “中立事件图诱导” 的任务，通过信息提取技术和图卷积神经网络等方法消除新闻文章固有的框架偏见，以在开放领域中诱导最小的框架偏见的事件图。使用图预测指标和偏向指标验证了该框架有效性。
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a year ago
事实或有偏见？预测新闻句子级别的真实性和偏见
本篇论文是一项关于新闻文章句子级别的事实性和偏见研究，通过手动标注数据集并 fine-tuning BERT 模型的方法，我们得出了不同媒体和领域新闻报道中存在的偏见和事实的表现情况。
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a year ago
ACL
NeuS: 用于减轻框架偏差的中立多新闻摘要
本文提出了一种从多个政治倾向变化的新闻文章中生成中性摘要的新任务，设计了有效的度量标准和模型（NeuS-TITLE）并通过标题到文章这种层次结构的方式来实现中性化。
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2 years ago
新闻报道的道德框架和意识形态偏见
该研究论文描述了一种基于道德基础理论的无监督方法，用于在新闻报道中提取道德框架的偏见和强度，以量化新闻报道的偏见和党派性，并验证了该方法在 Twitter 数据集上的性能。
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4 years ago
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