Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Criticism: A Tagged News Corpus Analysed for Sentiment and Named Entities

論文の概要: Quantum Criticism: A Tagged News Corpus Analysed for Sentiment and Named Entities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05267v1
Date: Fri, 5 Jun 2020 17:59:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 03:45:29.952119
Title: Quantum Criticism: A Tagged News Corpus Analysed for Sentiment and Named Entities
Title（参考訳）: 量子批判:感情と名前付きエンティティで分析されたタグ付きニュースコーパス
Authors: Ashwini Badgujar, Sheng Chen, Andrew Wang, Kai Yu, Paul Intrevado, David Guy Brizan
Abstract要約: 従来のニュースソースのRSSフィードからデータを継続的に収集する。論文,段落,文レベルで各ニュース記事の感情分析を行う。このコーパス内のデータは、ニュースレポートのバイアスを特定するためにどのように使用できるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.458831729497224
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this research, we continuously collect data from the RSS feeds of traditional news sources. We apply several pre-trained implementations of named entity recognition (NER) tools, quantifying the success of each implementation. We also perform sentiment analysis of each news article at the document, paragraph and sentence level, with the goal of creating a corpus of tagged news articles that is made available to the public through a web interface. Finally, we show how the data in this corpus could be used to identify bias in news reporting.
Abstract（参考訳）: 本研究では,従来のニュースソースのrssフィードから継続的にデータを収集する。我々は、名前付きエンティティ認識(NER)ツールの事前訓練された実装を適用し、それぞれの実装の成功を定量化する。また,文書,段落,文レベルで各ニュース記事の感情分析を行い,webインターフェースを通じて公開可能なタグ付きニュース記事のコーパスを作成することを目的とした。最後に、このコーパスのデータを用いて、ニュースレポートのバイアスを特定する方法を示す。

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