論文の概要: Mitigating Media Bias through Neutral Article Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00336v1
- Date: Thu, 1 Apr 2021 08:37:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-03 01:42:41.854157
- Title: Mitigating Media Bias through Neutral Article Generation
- Title（参考訳）: 中性記事生成によるメディアバイアスの軽減
- Authors: Nayeon Lee, Yejin Bang, Andrea Madotto, Pascale Fung
- Abstract要約: 既存の緩和作業は、複数のニュースアウトレットからの記事を表示し、多様なニュースカバレッジを提供しますが、表示された各記事に固有のバイアスを中和しません。
我々は,複数の偏りのある記事から単一の中性化記事を生成する新しいタスクを提案し,バランスのとれた情報や偏りのない情報へのアクセスをより効率的にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.29914845102368
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Media bias can lead to increased political polarization, and thus, the need
for automatic mitigation methods is growing. Existing mitigation work displays
articles from multiple news outlets to provide diverse news coverage, but
without neutralizing the bias inherent in each of the displayed articles.
Therefore, we propose a new task, a single neutralized article generation out
of multiple biased articles, to facilitate more efficient access to balanced
and unbiased information. In this paper, we compile a new dataset NeuWS, define
an automatic evaluation metric, and provide baselines and multiple analyses to
serve as a solid starting point for the proposed task. Lastly, we obtain a
human evaluation to demonstrate the alignment between our metric and human
judgment.
- Abstract（参考訳）: メディアの偏りは政治的分極の増大につながるため、自動緩和法の必要性が高まっている。
既存の緩和作業は、様々なニュース報道を提供するために複数のニュースメディアからの記事を表示しているが、表示された各記事固有のバイアスを中和することはない。
そこで本稿では,バランスのとれた情報やバイアスのない情報へのより効率的なアクセスを容易にするために,複数のバイアスのある記事から単一中和記事を生成するタスクを提案する。
本稿では、新しいデータセットneuwsをコンパイルし、自動評価メトリックを定義し、提案するタスクの出発点として、ベースラインと複数の分析を提供する。
最後に、測定値と人間の判断の一致を示すために、人間による評価を得る。
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