論文の概要: Classification of Cross-cultural News Events
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05543v1
- Date: Fri, 13 Jan 2023 13:41:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-16 14:07:56.688124
- Title: Classification of Cross-cultural News Events
- Title(参考訳): 異文化間ニュースイベントの分類
- Authors: Abdul Sittar, Dunja Mladenic
- Abstract要約: 私たちは、彼らがフォローする文化に基づいて国をグループ化し、そのコンテンツカテゴリに基づいてニュースイベントをフィルタリングします。
異なるカテゴリにまたがるイベントの組み合わせを提示し、異なる分類方法のパフォーマンスを確認する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.685316573653194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a methodology to support the analysis of culture from text such as
news events and demonstrate its usefulness on categorizing news events from
different categories (society, business, health, recreation, science, shopping,
sports, arts, computers, games and home) across different geographical
locations (different places in 117 countries). We group countries based on the
culture that they follow and then filter the news events based on their content
category. The news events are automatically labelled with the help of Hofstedes
cultural dimensions. We present combinations of events across different
categories and check the performances of different classification methods. We
also presents experimental comparison of different number of features in order
to find a suitable set to represent the culture.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ニュースイベントなどのテキストから文化の分析を支援する手法を提案し,異なる地域(117か国で異なる場所)にまたがる異なるカテゴリー(社会,ビジネス,健康,レクリエーション,科学,ショッピング,スポーツ,アーツ,コンピュータ,ゲーム,家庭)のニュースイベントを分類する上での有用性を示す。
私たちは、フォローする文化に基づいて国をグループ化し、そのコンテンツカテゴリに基づいてニュースイベントをフィルタリングします。
ニュースイベントはhofstedesの文化的次元の助けを借りて自動的にラベル付けされる。
異なるカテゴリにまたがるイベントの組み合わせを提示し、異なる分類方法のパフォーマンスを確認する。
また,文化を表現するのに適したセットを見つけるために,異なる特徴量の比較実験を行った。
関連論文リスト
- Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。
我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。
異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T14:03:27Z) - CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。
人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。
我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T01:49:02Z) - A Multilingual Similarity Dataset for News Article Frame [14.977682986280998]
16,687の新しいラベル付きペアを用いた大規模ラベル付きニュース記事データセットの拡張版を導入する。
本手法は,従来のニュースフレーム分析研究において,フレームクラスを手動で識別する作業を自由化する。
全体としては10言語にまたがって26,555のラベル付きニュース記事ペアで利用可能な、最も広範な言語間ニュース記事類似性データセットを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T01:01:04Z) - Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。
本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。
私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T18:16:54Z) - Quantitative Analysis of Cultural Dynamics Seen from an Event-based
Social Network [11.936224646590802]
文化多様性によって引き起こされる時間的・カテゴリー的事象ダイナミクスを,90カ国17年間に収集された200万件以上のイベントログを用いて分析した。
以上の結果から,全国経済状態は総事象数における変動の44.6%を,個人主義や長期志向といった文化的特徴はトピックカテゴリーにおける分散の32.8%を説明できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T18:02:45Z) - Classification of news spreading barriers [3.0036519884678894]
新聞記事のセマンティクスをウィキペディアの概念で推測するバリア分類手法を提案する。
我々はニュース記事を収集し、ニュース出版社のメタデータを使って様々な種類の障壁に注釈を付けた。
われわれは、ウィキペディアの概念とニュース記事のボディーテキストを、ニュース拡散障壁を推測する機能として利用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T20:13:54Z) - Profiling the news spreading barriers using news headlines [3.0036519884678894]
文化、経済、政治、言語、地理の5つの障壁を考慮する。
ニュース発行者のメタデータを使用して、障壁を自動的にニュースの見出しにラベル付けします。
次に、抽出したコモンセンス推論と感情を特徴として利用し、ニュース拡散障壁を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-07T10:16:15Z) - EDSA-Ensemble: an Event Detection Sentiment Analysis Ensemble
Architecture [63.85863519876587]
Sentiment Analysisを使って、イベントに属する各メッセージの極性やイベント全体を理解することで、オンラインソーシャルネットワークにおける重要なトレンドやダイナミクスに関する一般的な感情や個人の感情をよりよく理解することができます。
本研究では,ソーシャルメディアから現在起きているイベントの極性検出を改善するために,イベント検出と知覚分析を用いた新しいアンサンブルアーキテクチャEDSA-Ensembleを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-30T11:56:08Z) - American cultural regions mapped through the lexical analysis of social
media [1.8199326045904993]
本研究は,マイクロブログ投稿からの大規模データセットの自動解析に基づいて,文化的地域を推定する手法を導入することで,この方向への重要な一歩を踏み出した。
特に、記述された言論の地域的変化は、アメリカのソーシャルメディアで測定される。
この低次元空間におけるデータの階層的クラスタリングを通じて、この手法は明確な文化的領域とそれらを定義する議論のトピックを生み出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-16T10:18:47Z) - Streaming Social Event Detection and Evolution Discovery in
Heterogeneous Information Networks [90.3475746663728]
イベントは現実世界やリアルタイムで行われており、社会集会、祝祭、影響力のある会議、スポーツ活動などのイベントのために計画や組織化が可能である。
ソーシャルメディアプラットフォームは、トピックの異なる公開イベントに関する多くのリアルタイムテキスト情報を生成する。
しかし、異質なテクスチャやメタデータがあいまいであることが多いため、社会イベントの採掘は困難である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T02:13:10Z) - Content-based Analysis of the Cultural Differences between TikTok and
Douyin [95.32409577885645]
ショートフォームのソーシャルメディアは、聴衆にダイナミックなストーリーを伝え、彼らの注意を引き付けることによって、伝統的なメディアパラダイムから遠ざかる。
特に、興味深く、理解しやすいユニークなシーンを表現するために、日常的なオブジェクトの異なる組み合わせを用いることができる。
同じ会社によって提供されたTikTokとDouyinは、近年人気になった新しいメディアの好例だ。
メディアファッションや社会的慣用性とともに文化的な違いを表現しているという仮説が,本研究の主目的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T01:47:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。