論文の概要: On Context-aware Detection of Cherry-picking in News Reporting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05650v2
- Date: Sat, 20 Jul 2024 20:38:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 03:12:35.369688
- Title: On Context-aware Detection of Cherry-picking in News Reporting
- Title（参考訳）: ニュースレポーティングにおけるチェリーピッキングの文脈認識検出について
- Authors: Israa Jaradat, Haiqi Zhang, Chengkai Li,
- Abstract要約: 対象とするニュース記事における重要文の欠落を識別し,チェリーピックされた文を検出する新しい手法を提案する。
評価モデルでは,F-1スコアが89%,重要な文が検出できる。
その結果,文の重要度を評価する際に,他の物語から外部知識を取り入れることの有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4263612404023336
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cherry-picking refers to the deliberate selection of evidence or facts that favor a particular viewpoint while ignoring or distorting evidence that supports an opposing perspective. Manually identifying cherry-picked statements in news stories can be challenging. In this study, we introduce a novel approach to detecting cherry-picked statements by identifying missing important statements in a target news story using language models and contextual information from other news sources. Furthermore, this research introduces a novel dataset specifically designed for training and evaluating cherry-picking detection models. Our best performing model achieves an F-1 score of about 89% in detecting important statements. Moreover, results show the effectiveness of incorporating external knowledge from alternative narratives when assessing statement importance.
- Abstract（参考訳）: チェリーピッキング(Cherry-picking)とは、特定の視点を好んだ証拠や事実を意図的に選別し、反対の視点を支持する証拠を無視したり歪んだりすることを指す。
ニュース記事のチェリーピックされた文を手動で識別することは難しい。
本研究では,他のニュースソースの言語モデルと文脈情報を用いて,対象とするニュースストーリーにおける重要文の欠落を識別し,サクラの抽出文を検出する手法を提案する。
さらに,サクラ検出モデルの訓練と評価に特化して設計された新しいデータセットを提案する。
評価モデルでは,F-1スコアが89%,重要な文が検出された。
さらに,論文の重要度を評価する際に,他の物語から外部知識を取り入れることの有効性が示唆された。
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