論文の概要: Entity-Based Evaluation of Political Bias in Automatic Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02321v2
- Date: Thu, 19 Oct 2023 18:15:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 12:12:51.587993
- Title: Entity-Based Evaluation of Political Bias in Automatic Summarization
- Title（参考訳）: 自動要約における政治的バイアスのエンティティベース評価
- Authors: Karen Zhou and Chenhao Tan
- Abstract要約: 本稿では,ニュース記事の自動要約における政治家の描写を,エンティティ代替手法を用いて調査する。
我々は、ドナルド・トランプやジョー・バイデンといった政治家に対して、抽出的かつ抽象的な要約者の感性を評価するためのエンティティベースの計算フレームワークを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.68439481274954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Growing literature has shown that NLP systems may encode social biases;
however, the political bias of summarization models remains relatively unknown.
In this work, we use an entity replacement method to investigate the portrayal
of politicians in automatically generated summaries of news articles. We
develop an entity-based computational framework to assess the sensitivities of
several extractive and abstractive summarizers to the politicians Donald Trump
and Joe Biden. We find consistent differences in these summaries upon entity
replacement, such as reduced emphasis of Trump's presence in the context of the
same article and a more individualistic representation of Trump with respect to
the collective US government (i.e., administration). These summary
dissimilarities are most prominent when the entity is heavily featured in the
source article. Our characterization provides a foundation for future studies
of bias in summarization and for normative discussions on the ideal qualities
of automatic summaries.
- Abstract（参考訳）: 成長する文献によると、NLPシステムは社会的バイアスを符号化する可能性があるが、要約モデルの政治的バイアスは比較的知られていない。
本研究では,ニュース記事の自動生成要約における政治家の描写を調査するために,エンティティ置換手法を用いる。
我々は、ドナルド・トランプやジョー・バイデンに対する抽出的、抽象的な要約者の感性を評価するためのエンティティベースの計算フレームワークを開発する。
例えば、同じ記事の文脈におけるトランプの存在を強調することの軽減や、集団的な米国政府(すなわち政権)に対するトランプのより個人主義的な表現などである。
これらの要約の相違は、エンティティがソース記事に大きく取り上げられているときに最も顕著である。
我々の特徴は、要約におけるバイアスの研究と自動要約の理想的な性質に関する規範的な議論の基礎となる。
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