論文の概要: OpenFraming: We brought the ML; you bring the data. Interact with your
data and discover its frames
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06974v1
- Date: Sun, 16 Aug 2020 18:59:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-28 09:05:32.333739
- Title: OpenFraming: We brought the ML; you bring the data. Interact with your
data and discover its frames
- Title（参考訳）: openframing: mlを持ち込み、データをもたらします。
データと対話してフレームを発見する
- Authors: Alyssa Smith, David Assefa Tofu, Mona Jalal, Edward Edberg Halim,
Yimeng Sun, Vidya Akavoor, Margrit Betke, Prakash Ishwar, Lei Guo, Derry
Wijaya
- Abstract要約: テキスト文書中のフレームを解析・分類する Web ベースのシステムを提案する。
我々は,様々な問題に関する最先端の事前学習フレーム分類モデルと,新規分類モデルの学習のためのユーザフレンドリなパイプラインを提供する。
私たちのシステムを構成するコードもオープンソースでドキュメント化されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.695739582457872
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When journalists cover a news story, they can cover the story from multiple
angles or perspectives. A news article written about COVID-19 for example,
might focus on personal preventative actions such as mask-wearing, while
another might focus on COVID-19's impact on the economy. These perspectives are
called "frames," which when used may influence public perception and opinion of
the issue. We introduce a Web-based system for analyzing and classifying frames
in text documents. Our goal is to make effective tools for automatic frame
discovery and labeling based on topic modeling and deep learning widely
accessible to researchers from a diverse array of disciplines. To this end, we
provide both state-of-the-art pre-trained frame classification models on
various issues as well as a user-friendly pipeline for training novel
classification models on user-provided corpora. Researchers can submit their
documents and obtain frames of the documents. The degree of user involvement is
flexible: they can run models that have been pre-trained on select issues;
submit labeled documents and train a new model for frame classification; or
submit unlabeled documents and obtain potential frames of the documents. The
code making up our system is also open-sourced and well-documented, making the
system transparent and expandable. The system is available on-line at
http://www.openframing.org and via our GitHub page
https://github.com/davidatbu/openFraming .
- Abstract（参考訳）: ジャーナリストがニュース記事をカバーすると、複数の角度や視点から物語をカバーできる。
例えば、新型コロナウイルス(covid-19)に関するニュース記事はマスク着用などの個人的予防活動に焦点が当てられ、別の記事は新型コロナウイルスの経済への影響に焦点が当てられるかもしれない。
これらの視点は「フレーム」と呼ばれ、使用すれば問題に対する大衆の認識や意見に影響を与える可能性がある。
テキスト文書中のフレームを解析・分類する Web ベースのシステムを提案する。
我々のゴールは、トピックモデリングとディープラーニングに基づく自動フレーム発見とラベル付けのための効果的なツールを、様々な分野の研究者が広く利用できるようにすることである。
この目的のために,様々な課題に対する事前学習済みフレーム分類モデルと,新規分類モデルをユーザ提供コーパス上でトレーニングするためのユーザフレンドリなパイプラインを提供する。
研究者は文書を提出し、文書のフレームを取得することができる。
ユーザが関与する度合いは柔軟で、選択した問題で事前トレーニングされたモデルを実行したり、ラベル付きドキュメントを提出したり、フレーム分類のための新しいモデルをトレーニングしたり、ラベル付きドキュメントを提出したり、ドキュメントの潜在的なフレームを取得することができる。
システムを構成するコードもオープンソース化され、十分にドキュメント化されています。
このシステムはGitHubページ https://github.com/davidatbu/openFraming.orgでオンライン公開されている。
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