論文の概要: Framing the News:From Human Perception to Large Language Model
Inferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14456v1
- Date: Thu, 27 Apr 2023 18:30:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 16:04:02.064597
- Title: Framing the News:From Human Perception to Large Language Model
Inferences
- Title（参考訳）: ニュースのフレーミング:人間の知覚から大規模言語モデル推論へ
- Authors: David Alonso del Barrio and Daniel Gatica-Perez
- Abstract要約: ニュースのフレームを特定することは、記事のビジョン、意図、伝達すべきメッセージ、ニュースのどの側面が強調されるかを理解するために重要である。
我々は,5カ国のヨーロッパの新聞のノヴァックス運動記事の1786年の見出しに,フレームの人為的ラベル付けのためのプロトコルを開発した。
まず, GPT-3.5 の微調整手法と, GPT-3.5 のプロンプトエンジニアリング手法の2つの手法について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.666172545138272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying the frames of news is important to understand the articles'
vision, intention, message to be conveyed, and which aspects of the news are
emphasized. Framing is a widely studied concept in journalism, and has emerged
as a new topic in computing, with the potential to automate processes and
facilitate the work of journalism professionals. In this paper, we study this
issue with articles related to the Covid-19 anti-vaccine movement. First, to
understand the perspectives used to treat this theme, we developed a protocol
for human labeling of frames for 1786 headlines of No-Vax movement articles of
European newspapers from 5 countries. Headlines are key units in the written
press, and worth of analysis as many people only read headlines (or use them to
guide their decision for further reading.) Second, considering advances in
Natural Language Processing (NLP) with large language models, we investigated
two approaches for frame inference of news headlines: first with a GPT-3.5
fine-tuning approach, and second with GPT-3.5 prompt-engineering. Our work
contributes to the study and analysis of the performance that these models have
to facilitate journalistic tasks like classification of frames, while
understanding whether the models are able to replicate human perception in the
identification of these frames.
- Abstract（参考訳）: ニュースのフレームを特定することは、記事のビジョン、意図、伝達すべきメッセージ、ニュースのどの側面を強調するかを理解するために重要である。
フレイミングはジャーナリズムにおいて広く研究されている概念であり、プロセスの自動化やジャーナリズムの専門家の仕事の促進など、コンピューティングにおける新しいトピックとして登場した。
本稿では,コビッド19の抗ワクチン運動に関する記事を用いてこの問題を考察する。
まず,このテーマを扱うために使用される視点を理解するため,5カ国のヨーロッパの新聞のノヴァックス運動記事の1786年の見出しに,人間のフレームのラベル付けのためのプロトコルを開発した。
第2に,大規模言語モデルを用いた自然言語処理(NLP)の進歩を考慮し,第1に,GPT-3.5の微調整アプローチ,第2にGPT-3.5のプロンプトエンジニアリングによる2つの手法を検討した。
我々の研究は、これらのモデルが、これらのフレームの識別において人間の知覚を再現できるかどうかを理解しながら、フレームの分類のようなジャーナリスト的なタスクを促進する必要がある性能の研究と分析に寄与する。
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