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ACL来自全球的多语种新闻标题数据集
Babel Briefings 是一个新颖的数据集，包含了 2020 年 8 月至 2021 年 11 月的 470 万条新闻标题，涵盖了 30 种语言和 54 个地点，其中包括所有文章的英文翻译。该数据集适用于自然语言处理和媒体研究，是用
PDF3 months ago
一个将新闻标题映射到知识图谱事件类别的评估框架
本文介绍了在 Wikidata 中创建一种将新闻标题映射到事件类别的基准数据集的方法，并提供了用于评估执行映射的方法的资源。我们使用该数据集研究了两类无监督方法：1）经典实体链接方法的改进，以及 2）将问题视为零样本文本分类问题的方法。我们
PDF7 months ago
SEntFiN 1.0：金融新闻情感分析中的实体感知
本文探讨了在新闻标题中进行细粒度金融情感分析的任务和挑战，提出 SAEntFiN 1.0 数据集，并使用特征为基础的方法提取实体相关情感。使用 12 种不同的学习方案验证实验结果，RoBERTa 和 finBERT 的平均准确率和 F1 分
PDFa year ago
利用新闻标题研究新闻传播障碍的特征
利用 COMET 推理模型和新闻标题的情感，通过采集和标记新闻标题的元数据来检测新闻传播中的文化、经济、政治、语言和地理障碍，并将提取到的语义知识和情感作为特征，相对于传统文本分类方法和深度学习可获得更好的表现（对于文化、经济、政治和地理的
PDFa year ago
芬兰语事实新闻标题的自动生成
我们提出了一种新颖的方法，以生成针对给定新闻事件的芬兰语新闻标题为主，通过构建一个模型，该模型使用多个语料库训练，在一个巨大的新闻语料库的帮助下，对其进行微调以进行标题生成任务，并由 3 名芬兰媒体机构的专业记者进行评估，结果表明所提出的方
PDF2 years ago
一份用于政治标题目标情感分析的西班牙数据集
本文通过针对 2019 年阿根廷总统大选主要媒体发布的 1,976 个题名候选人的情感数据集，利用预训练的语言模型和最先进的分类算法，解决了特定领域新闻标题情感分析的问题，并公开了数据和模型。
PDF2 years ago
基于神经网络的虚假新闻标题分类
使用 Kaggle 平台提供的包含 18 年新闻的数据集，通过 TF-IDF 特征提取和神经网络分类器，对新闻标题进行分类，实验结果表明，该神经网络在准确性评估指标上表现最佳，其准确率高达 0.8622，明显优于其它三个模型。
PDF2 years ago
使用混合神经网络进行讽刺语言检测
通过引入新的由新闻头条数据集组成的数据集，以及使用子神经网络和注意机制，本论文提出了一种有效识别铁 y 定义类的方法，其在分类精度方面优于基准线约 5%。
PDF5 years ago
使用神经网络检测点击诱饵：你绝不会相信接下来发生了什么！
本文介绍了一种基于循环神经网络的神经网络架构，用于检测新闻标题中的 'clickbait'，该模型依靠从大型未注释的语料库中学习的分布式词表示和通过卷积神经网络学习的字符嵌入。在新闻标题数据集上的实验结果表明，这种方法表现优于现有的 'cl
PDF8 years ago
网上新闻：第一印象很重要
本文调查在线新闻机构在新闻标题设计上使用的可能策略，并在 2014 年连续八个月期间分析了四个主要全球媒体公司产生的 69,907 个标题的内容，我们从标题文本中提取出与情感极性相关的特征，并发现标题的情感极性与新闻的受欢迎程度以及在特定新
PDF9 years ago