論文の概要: Exploiting Transformer-based Multitask Learning for the Detection of
Media Bias in News Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03491v1
- Date: Mon, 7 Nov 2022 12:22:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 17:04:44.719272
- Title: Exploiting Transformer-based Multitask Learning for the Detection of
Media Bias in News Articles
- Title（参考訳）: ニュース記事中のメディアバイアス検出のためのトランスフォーマーに基づくマルチタスク学習
- Authors: Timo Spinde, Jan-David Krieger, Terry Ruas, Jelena Mitrovi\'c, Franz
G\"otz-Hahn, Akiko Aizawa, and Bela Gipp
- Abstract要約: メディアバイアスを検出するために,マルチタスク学習を用いて学習したトランスフォーマーに基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
我々の最高のパフォーマンス実装は、マクロ$F_1$の0.776を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.960154864540282
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Media has a substantial impact on the public perception of events. A
one-sided or polarizing perspective on any topic is usually described as media
bias. One of the ways how bias in news articles can be introduced is by
altering word choice. Biased word choices are not always obvious, nor do they
exhibit high context-dependency. Hence, detecting bias is often difficult. We
propose a Transformer-based deep learning architecture trained via Multi-Task
Learning using six bias-related data sets to tackle the media bias detection
problem. Our best-performing implementation achieves a macro $F_{1}$ of 0.776,
a performance boost of 3\% compared to our baseline, outperforming existing
methods. Our results indicate Multi-Task Learning as a promising alternative to
improve existing baseline models in identifying slanted reporting.
- Abstract（参考訳）: メディアはイベントに対する大衆の認識に大きな影響を与えている。
任意の話題に対する片面的あるいは偏りのある視点は、通常、メディアバイアスとして記述される。
ニュース記事に偏見を導入する方法の1つは、単語の選択を変えることである。
バイアスドワードの選択は必ずしも明確ではないし、文脈依存度も高い。
したがって、バイアスを検出することはしばしば困難である。
本稿では,メディアバイアス検出問題に対処する6つのバイアス関連データセットを用いて,マルチタスク学習を用いて学習したトランスフォーマーに基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
最もパフォーマンスの高い実装は 0.776 のマクロ $f_{1}$ を達成し、ベースラインと比較してパフォーマンスが 3\% 向上し、既存のメソッドよりも優れています。
以上の結果から,マルチタスク学習は,既存のベースラインモデルを改善するための有望な代替手段であることが示唆された。
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