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EMNLPDocNet: 归纳偏置检测模型中的语义结构
社交媒体正在成为新闻的主要入口，但由于人们的观点不同，新闻将存在偏见。本文探讨了新闻文章中经常被忽视的偏见检测方面：语义结构。我们提出了一种新颖的归纳式、资源有限的文档嵌入和偏见检测模型（DocNet），其性能超过了大型语言模型。我们还证明
PDF18 days ago
大规模新闻文章中突出实体的检测
通过微调预训练的 Transformer 模型，利用实体标签或上下文实体表示，探索高效和有效的显著性实体检测方法。实验证明，这些直接的技术在不同规模和显著性定义的数据集上明显优于先前的工作。还研究了知识蒸馏技术，以有效地降低这些模型的计算成
PDFa month ago
新闻文章框架的多语言相似度数据集
理解新闻文章的写作框架对解决社会问题至关重要，因此引起了通信研究领域的显着关注。我们介绍了一个扩展版的大型标记新闻文章数据集，包含 16,687 个新标记的配对。通过对新闻文章进行成对比较，我们的方法解放了传统新闻框架分析研究中手动识别框架
PDFa month ago
SIGIR从文本到背景：一种新闻利益相关者分类的蕴涵方法
新闻利益相关者的类型分类方法，利用新闻文章的上下文信息和外部知识，将利益相关者识别问题转化为自然语言推理任务，在不同的新闻背景中展示出了高效性。
PDF2 months ago
CANAL -- 基于经验法的网络活动新闻预警语言模型与高成本 LLM 的对比
我们的研究提出了一个新的经验性框架，利用 BERT 模型解析和分类新闻文章中的网络相关信息，提高市场利益相关者的实时警惕性。该框架通过使用基于随机森林的新型银标签方法，将其命名为 CANAL（网络活动新闻警报语言模型），以进行网络分类。我们
PDF2 months ago
ACLEMONA: 新闻文章中的事件级道德观点
本文介绍了一项新的任务，即理解新闻文章中对事件的道德观点。通过创建一个名为 EMONA 的新数据集，对新闻文章中的事件级道德观点进行了注释，并建立了用于事件道德识别和分类的基准模型。实验证明，对事件的道德观点可以用于识别意识形态偏见或主观事
PDF3 months ago
DELL：基于 LLM 的误信息检测的生成式反应与解释
大语言模型在辨别新闻文章真实性方面，面临真实性和错误漫游的挑战，本研究提出了 DELL 来结合 LLMs，通过生成新闻反应、生成解释和合并专家等三个关键阶段，提高了误报检测的准确性。
PDF5 months ago
利用大型语言模型检测新闻报道中的精心挑选
自动检测新闻文章中选取某个观点而忽视其他支持相反观点的证据的方法 Cherry，利用多个新闻源的新闻报道分析来找到目标新闻文章中缺失的重要陈述，该研究引入了一个专门设计用于检测选樱桃式论证的新数据集，并利用该数据集培训和评估模型的性能，实验
PDF6 months ago
FrameFinder：从新闻标题中提取多角度探索性框架
揭示新闻文章构架是信息搜索和检索中一个重要但被忽视的任务。本研究提出了 FrameFinder，一种用于提取和分析文本数据中构架的开放工具。通过从三个角度（即构架标签、构架维度和构架结构）视觉化地表示文本的构架，我们展示了我们提出的解决方案
PDF7 months ago
使用 BERT 在新闻和社交媒体之间进行对比链接的研究
通过对比学习模型 CATBERT，在推特和新闻文章之间建立了一个表示空间，能够有效地关联推文和相关新闻文章，对推文级联中的主要话题进行识别。
PDF7 months ago
AAAI新闻文章中的关系抽取（RENA）：流行病监测工具
从新闻文章中提取关键实体和语义关系的关系抽取工具（RENA）是一个基于浏览器的工具，可以用于处理与传染性疾病相关的英语新闻文章。该系统使用 React 框架构建，向用户展示了简洁和用户友好的界面。它允许用户输入一篇新闻文章，并从两个模型中选
PDF8 months ago
新闻文章中多样化文档内实体共指注释的编码手册
该研究论文提出了一种通过考虑近似一致性和桥接关系来扩展传统身份关系范围的新闻文章共指注释方案，并详细描述了如何使用相应的注释工具 Inception 来设置，如何注释新闻文章中的实体，如何将它们与不同的共指关系联系起来，并链接到 Wikid
PDF9 months ago
ArAIEval 共享任务传说：使用一种语言无关的文本表示模型进行说服技巧检测
本文介绍了我们在 ArabicNLP 2023 的 ArAIEval 挑战中的最佳提交结果，我们主要关注任务 1，该任务涉及从推特和新闻文章的摘录中识别说服技巧，我们使用 XLM-RoBERTa 进行训练，并在阿拉伯语文本中检测到说服技巧。
PDF9 months ago
SPICED: 具有多个主题和复杂级别的新闻相似性检测数据集
利用智能系统检测新闻文章中冗余信息的使用越来越普遍，而新闻媒体的激增为此提供了机会。然而，新闻的异质性可能导致这些系统产生虚假的发现。将新闻相似性数据集按主题分割能提高这些模型的训练效果，但目前缺乏主题特定的数据集。本文提出了一个新的相似新
PDF9 months ago
衡量多样性、平衡性和差异性：对 2021 年德国联邦选举媒体报道的分析
新闻文章中的多样性测量对于多个原因至关重要，包括防止信息茧房和加强公共话语，尤其是在选举之前。本文提出了一个基于多样性维度的新闻文章多样性测量框架，并提供了一个以 2021 年德国联邦选举前后两周内收集的超过 900 个新闻媒体的 26,0
PDFa year ago
检测人权捍卫者遭受攻击的新任务和数据集
本文提出了一个新的数据集（HRDsAttack），其中包括约 500 篇在线新闻文章的众包注释，以检测和总结对人权捍卫者的攻击特征，并使用它来训练和评估基线模型以预测注释特征。
PDFa year ago
使用基于 Transformer 的时空数据分析揭示商业趋势
利用新闻文章数据建模业务轨迹，以深入了解市场趋势和业绩的要求来应对业务世界的不断演变。
PDFa year ago
ACLVārta：Indic 语系大规模标题生成数据集
Varta 是一个大规模的多语言数据集，用于生成印度语言的标题。该数据集包含 14 种不同的印度语言（以及英语）的 4180 万篇新闻文章，是目前可用的经过精心筛选的印度语言文章的最大集合。该数据集可以用于预训练强大的语言模型，其表现优于竞
PDFa year ago
通过诱导文档层次结构来解开结构和风格：新闻中政治偏见的检测
本文提出了一种新的多头分层注意力模型，通过考虑句子层面的语义和文档层级的修辞结构，有效地编码长文档的结构，从而实现了对新闻文章政治倾向的更为健壮和风格无关的检测，并证明了该方法的优越性和准确性。
PDFa 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。
PDFa year ago