Fugu-MT 論文翻訳(概要): Weakly Supervised Learning of Nuanced Frames for Analyzing Polarization in News Media

論文の概要: Weakly Supervised Learning of Nuanced Frames for Analyzing Polarization in News Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09609v1
Date: Mon, 21 Sep 2020 04:29:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-16 03:49:32.371740
Title: Weakly Supervised Learning of Nuanced Frames for Analyzing Polarization in News Media
Title（参考訳）: ニュースメディアにおける偏光分析のためのニュアンスフレームの弱教師付き学習
Authors: Shamik Roy, Dan Goldwasser
Abstract要約: 政治的に異なる話題のニュース記事において、ニュアンスフレームを最小限に教師付きで識別する手法を提案する。我々は,サブフレームがイデオロギー的差異を捉え,メディアにおける政治的言論を分析する能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.70714980747268
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we suggest a minimally-supervised approach for identifying nuanced frames in news article coverage of politically divisive topics. We suggest to break the broad policy frames suggested by Boydstun et al., 2014 into fine-grained subframes which can capture differences in political ideology in a better way. We evaluate the suggested subframes and their embedding, learned using minimal supervision, over three topics, namely, immigration, gun-control and abortion. We demonstrate the ability of the subframes to capture ideological differences and analyze political discourse in news media.
Abstract（参考訳）: 本稿では,政治的に分断された話題を報道するニュース記事中のニュアンスフレームを最小教師付きで識別する手法を提案する。 boydstunらによって2014年に提唱された広範な政策枠組みを、政治イデオロギーの相違をよりよい方法で捉えるための細粒度のサブフレームに分割することを提案している。提案するサブフレームとその組込みを評価し,最小限の監督を用いて,移民,銃規制,中絶という3つのトピックについて検討した。我々は,サブフレームがイデオロギー的差異を捉え,メディアにおける政治的言論を分析する能力を示す。

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