論文の概要: KhabarChin: Automatic Detection of Important News in the Persian
Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03361v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 09:01:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 15:33:48.829694
- Title: KhabarChin: Automatic Detection of Important News in the Persian
Language
- Title（参考訳）: khabarchin:ペルシア語における重要なニュースの自動検出
- Authors: Hamed Hematian Hemati (1), Arash Lagzian (1), Moein Salimi Sartakhti
(1), Hamid Beigy (1), Ehsaneddin Asgari (2) ((1) AI Group, Computer
Engineering Department, Sharif University of Technology, (2) AI Innovation,
Data:Lab Munich, Volkswagen AG)
- Abstract要約: 本稿では,未調査領域における重要なニュースの検出について紹介し,ペルシャ語で重要なニュースを検出するための新しいベンチマークデータセット(Khabarchin)を提案する。
我々は、重要なニュース記事を、社会のかなりの部分において重要なものとみなし、その考え方や意思決定に影響を与えることができるものとして定義する。
本稿では,ニュース記事において重要な文検出の2番目の課題を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Being aware of important news is crucial for staying informed and making
well-informed decisions efficiently. Natural Language Processing (NLP)
approaches can significantly automate this process. This paper introduces the
detection of important news, in a previously unexplored area, and presents a
new benchmarking dataset (Khabarchin) for detecting important news in the
Persian language. We define important news articles as those deemed significant
for a considerable portion of society, capable of influencing their mindset or
decision-making. The news articles are obtained from seven different prominent
Persian news agencies, resulting in the annotation of 7,869 samples and the
creation of the dataset. Two challenges of high disagreement and imbalance
between classes were faced, and solutions were provided for them. We also
propose several learning-based models, ranging from conventional machine
learning to state-of-the-art transformer models, to tackle this task.
Furthermore, we introduce the second task of important sentence detection in
news articles, as they often come with a significant contextual length that
makes it challenging for readers to identify important information. We identify
these sentences in a weakly supervised manner.
- Abstract（参考訳）: 重要なニュースに気付くことは、情報を提供し、適切に調整された決定を効率的に行うために重要である。
自然言語処理(NLP)アプローチはこのプロセスを大幅に自動化することができる。
本稿では,未調査領域における重要なニュースの検出について紹介し,ペルシャ語の重要ニュースを検出するための新しいベンチマークデータセット(Khabarchin)を提案する。
我々は、重要なニュース記事を、社会のかなりの部分において重要なものとして定義し、その考え方や意思決定に影響を与えることができる。
ニュース記事は7つの著名なペルシャのニュース機関から入手され、7,869のサンプルの注釈とデータセットの作成に繋がる。
クラス間の不一致と不均衡の2つの課題に直面し、それらに対する解決策が提供された。
また,本課題に取り組むために,従来の機械学習から最先端トランスフォーマーモデルまで,いくつかの学習モデルを提案する。
さらに,ニュース記事における重要文検出の2つ目の課題について紹介する。
我々はこれらの文を弱教師付きで識別する。
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