論文の概要: Automated stance detection in complex topics and small languages: the challenging case of immigration in polarizing news media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13047v1
• Date: Mon, 22 May 2023 13:56:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 15:45:20.087634
• Title: Automated stance detection in complex topics and small languages: the challenging case of immigration in polarizing news media
• Title（参考訳）: 複雑な話題や小言語における自動姿勢検出 : ニュースメディアの分極化における移民の挑戦事例
• Authors: Mark Mets, Andres Karjus, Indrek Ibrus, Maximilian Schich
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルによる自動姿勢検出への適用性について検討する。 形態学的に複雑で、低資源の言語であり、社会文化的に複雑な話題である移民を含んでいる。 このケースでアプローチがうまくいけば、要求の少ないシナリオでも同じように、あるいはより良く実行されることが期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated stance detection and related machine learning methods can provide useful insights for media monitoring and academic research. Many of these approaches require annotated training datasets, which limits their applicability for languages where these may not be readily available. This paper explores the applicability of large language models for automated stance detection in a challenging scenario, involving a morphologically complex, lower-resource language, and a socio-culturally complex topic, immigration. If the approach works in this case, it can be expected to perform as well or better in less demanding scenarios. We annotate a large set of pro and anti-immigration examples, and compare the performance of multiple language models as supervised learners. We also probe the usability of ChatGPT as an instructable zero-shot classifier for the same task. Supervised achieves acceptable performance, and ChatGPT yields similar accuracy. This is promising as a potentially simpler and cheaper alternative for text classification tasks, including in lower-resource languages. We further use the best-performing model to investigate diachronic trends over seven years in two corpora of Estonian mainstream and right-wing populist news sources, demonstrating the applicability of the approach for news analytics and media monitoring settings, and discuss correspondences between stance changes and real-world events.
• Abstract（参考訳）: 自動姿勢検出と関連する機械学習手法は、メディア監視と学術研究に有用な洞察を提供する。 これらのアプローチの多くは、アノテーション付きトレーニングデータセットを必要とする。 本稿では, 形態学的に複雑で低資源言語, 社会文化的に複雑な話題である移民を含む, 難しいシナリオにおける, 自動姿勢検出のための大規模言語モデルの適用性について検討する。 このケースでアプローチがうまくいけば、要求の少ないシナリオでも同じように、あるいはより良く実行されることが期待できる。 我々は,多くのproおよびanti-immigration例に注釈を付け,複数の言語モデルのパフォーマンスを教師付き学習者と比較した。 また,ChatGPTを同一タスクに対する命令可能なゼロショット分類器としての有用性についても検討する。 Supervisedは許容性能を達成し、ChatGPTも同様の精度を得る。 これは、低リソース言語を含むテキスト分類タスクの、よりシンプルで安価な代替案として期待されている。 さらに、エストニアの主流ニュースと右派ポピュリストニュースソースの2つのコーポラで7年間にわたるダイアクロニックトレンドを調査し、ニュース分析とメディア監視設定のアプローチの適用性を示し、スタンス変化と現実世界のイベントの対応について論じる。

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