論文の概要: Profiling the news spreading barriers using news headlines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11088v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 10:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 07:57:35.682238
• Title: Profiling the news spreading barriers using news headlines
• Title（参考訳）: ニュース見出しを用いたニュース拡散障壁のプロファイリング
• Authors: Abdul Sittar, Dunja Mladenic, Marko Grobelnik
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0036519884678894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: News headlines can be a good data source for detecting the news spreading barriers in news media, which may be useful in many real-world applications. In this paper, we utilize semantic knowledge through the inference-based model COMET and sentiments of news headlines for barrier classification. We consider five barriers including cultural, economic, political, linguistic, and geographical, and different types of news headlines including health, sports, science, recreation, games, homes, society, shopping, computers, and business. To that end, we collect and label the news headlines automatically for the barriers using the metadata of news publishers. Then, we utilize the extracted commonsense inferences and sentiments as features to detect the news spreading barriers. We compare our approach to the classical text classification methods, deep learning, and transformer-based methods. The results show that the proposed approach using inferences-based semantic knowledge and sentiment offers better performance than the usual (the average F1-score of the ten categories improves from 0.41, 0.39, 0.59, and 0.59 to 0.47, 0.55, 0.70, and 0.76 for the cultural, economic, political, and geographical respectively) for classifying the news-spreading barriers.
• Abstract（参考訳）: ニュースヘッドラインは、ニュースメディアにおけるニュース拡散障壁を検出する良いデータソースになり得る。 本稿では,予測モデルCOMETとニュース見出しの感情をバリア分類に用い,セマンティックな知識を利用する。 文化的、経済的、政治的、言語的、地理的な5つの障壁と、健康、スポーツ、科学、レクリエーション、ゲーム、家、社会、ショッピング、コンピュータ、ビジネスを含む様々なタイプのニュースの見出しを考える。 そこで我々は,ニュース出版社のメタデータを用いて,ニュースの見出しを自動的に収集し,ラベル付けする。 そして,抽出したコモンセンス推論と感情を特徴として,ニュース拡散障壁を検出する。 本稿では,従来のテキスト分類手法,ディープラーニング,トランスフォーマーに基づく手法と比較する。 その結果, 推測に基づく意味的知識と感情を用いた手法は, ニュース拡散障壁の分類において, 平均的なF1スコアが0.41, 0.39, 0.59, 0.59から0.47, 0.55, 0.70, 0.76に向上した。

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