論文の概要: Detecting Anchors' Opinion in Hinghlish News Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02155v1
- Date: Tue, 5 Apr 2022 12:26:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-06 13:38:27.402198
- Title: Detecting Anchors' Opinion in Hinghlish News Delivery
- Title（参考訳）: Hinghlishニュース配信におけるアンカーの意見
- Authors: Siddharth Sadhwani, Nishant Grover, Md Akhtar, Tanmoy Chakraborty
- Abstract要約: 本稿では,議論におけるアンカーの意見検出の新たな課題を提案する。
我々は、コードミキシングされたニュース討論をキュレートし、ODINデータセットを開発する。
データセットにおける合計2054人のアンカーの発声は、意見や無意見としてマークされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.98110639419913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Humans like to express their opinions and crave the opinions of others.
Mining and detecting opinions from various sources are beneficial to
individuals, organisations, and even governments. One such organisation is news
media, where a general norm is not to showcase opinions from their side.
Anchors are the face of the digital media, and it is required for them not to
be opinionated. However, at times, they diverge from the accepted norm and
insert their opinions into otherwise straightforward news reports, either
purposefully or unintentionally. This is primarily seen in debates as it
requires the anchors to be spontaneous, thus making them vulnerable to add
their opinions. The consequence of such mishappening might lead to biased news
or even supporting a certain agenda at the worst. To this end, we propose a
novel task of anchors' opinion detection in debates. We curate code-mixed news
debates and develop the ODIN dataset. A total of 2054 anchors' utterances in
the dataset are marked as opinionated or non-opinionated. Lastly, we propose
DetONADe, an interactive attention-based framework for classifying anchors'
utterances and obtain the best weighted-F1 score of 0.703. A thorough analysis
and evaluation show many interesting patterns in the dataset and predictions.
- Abstract（参考訳）: 人間は自分の意見を表現し、他人の意見を欲しがる。
さまざまなソースからの意見のマイニングと検出は個人、組織、さらには政府にも有益である。
そのような組織のひとつがニュースメディアであり、一般的な規範は彼らの側からの意見を示すものではない。
アンカーはデジタルメディアの顔であり、意見が合わないようにする必要がある。
しかし、時には受け入れられた規範から逸脱し、その意見は意図的または意図的でないニュースに挿入されることがある。
これは主に議論において、アンカーが自発的である必要があるため、意見を加えるのに脆弱であると考えられる。
このような誤解の結果は、バイアスのあるニュースや、最悪の場合特定の議題を支持することにつながるかもしれない。
そこで本研究では,議論におけるアンカーの意見検出の新たな課題を提案する。
我々は、コードミキシングされたニュース討論をキュレートし、ODINデータセットを開発する。
データセットにおける合計2054人のアンカーの発声は、意見や無意見としてマークされている。
最後に、アンカーの発話を分類し、最適な重み付きF1スコア0.703を得るための対話型アテンションベースのフレームワークであるDetONADeを提案する。
詳細な分析と評価は、データセットと予測に多くの興味深いパターンを示している。
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