論文の概要: Identification of Biased Terms in News Articles by Comparison of Outlet-specific Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07384v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 13:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 22:23:53.046408
• Title: Identification of Biased Terms in News Articles by Comparison of Outlet-specific Word Embeddings
• Title（参考訳）: アウトレット固有の単語埋め込みの比較によるニュース記事中のバイアス項の同定
• Authors: Timo Spinde, Lada Rudnitckaia, Felix Hamborg, Bela Gipp
• Abstract要約: 我々は2つの単語埋め込みモデルを訓練し、1つは左翼のテキストで、もう1つは右翼のニュースメディアで訓練する。 我々の仮説は、単語の埋め込み空間における表現は、偏りのある単語よりも非偏りのある単語に類似している、というものである。 本稿では,単語の埋め込みによって測定されたバイアス語の文脈を詳細に考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.379650501033465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Slanted news coverage, also called media bias, can heavily influence how news consumers interpret and react to the news. To automatically identify biased language, we present an exploratory approach that compares the context of related words. We train two word embedding models, one on texts of left-wing, the other on right-wing news outlets. Our hypothesis is that a word's representations in both word embedding spaces are more similar for non-biased words than biased words. The underlying idea is that the context of biased words in different news outlets varies more strongly than the one of non-biased words, since the perception of a word as being biased differs depending on its context. While we do not find statistical significance to accept the hypothesis, the results show the effectiveness of the approach. For example, after a linear mapping of both word embeddings spaces, 31% of the words with the largest distances potentially induce bias. To improve the results, we find that the dataset needs to be significantly larger, and we derive further methodology as future research direction. To our knowledge, this paper presents the first in-depth look at the context of bias words measured by word embeddings.
• Abstract（参考訳）: Slanted Newsの報道は、メディアバイアスとも呼ばれ、ニュース消費者がニュースを解釈し反応する方法に大きな影響を与える。 バイアス言語を自動的に識別するために,関連する単語の文脈を比較する探索的アプローチを提案する。 2つの単語埋め込みモデルを訓練し、1つは左翼のテキストで、もう1つは右翼のニュースメディアで訓練する。 我々の仮説は、単語の埋め込み空間における表現は、偏りのある単語よりも非偏りのある単語に類似している、というものである。 根底にある考え方は、異なるニュースメディアにおける偏りのある単語の文脈は、偏りのある単語の知覚がその文脈によって異なるため、偏りのない単語の文脈よりも強く変化するということである。 仮説を受理する統計的意義は見つからないが, 結果はアプローチの有効性を示す。 例えば、両方の単語埋め込み空間を線形にマッピングした後、最大距離を持つ単語の31%はバイアスを引き起こす可能性がある。 結果を改善するためには,データセットが大幅に大きくなる必要があることが分かり,今後の研究方向としてさらなる方法論が導出される。 本稿では,単語埋め込みによって計測されるバイアス単語の文脈を,初めて詳細に検討する。

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