論文の概要: Analyzing Sentiment Polarity Reduction in News Presentation through
Contextual Perturbation and Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02145v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 13:27:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 21:51:41.639997
- Title: Analyzing Sentiment Polarity Reduction in News Presentation through
Contextual Perturbation and Large Language Models
- Title（参考訳）: 文脈摂動と大規模言語モデルによるニュースプレゼンテーションにおける感情極性低減の分析
- Authors: Alapan Kuila, Somnath Jena, Sudeshna Sarkar, Partha Pratim Chakrabarti
- Abstract要約: 本稿では,ニュースコンテンツにおける潜在感情の極性を減らし,この問題に対処する新たなアプローチを提案する。
我々は、中核的な意味を保ちながら文を変更するために変換制約を用いる。
実験と人体評価は、最小限の修正で感情極性を減らすために、これらの2つのモデルの有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8512070255576754
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In today's media landscape, where news outlets play a pivotal role in shaping
public opinion, it is imperative to address the issue of sentiment manipulation
within news text. News writers often inject their own biases and emotional
language, which can distort the objectivity of reporting. This paper introduces
a novel approach to tackle this problem by reducing the polarity of latent
sentiments in news content. Drawing inspiration from adversarial attack-based
sentence perturbation techniques and a prompt based method using ChatGPT, we
employ transformation constraints to modify sentences while preserving their
core semantics. Using three perturbation methods: replacement, insertion, and
deletion coupled with a context-aware masked language model, we aim to maximize
the desired sentiment score for targeted news aspects through a beam search
algorithm. Our experiments and human evaluations demonstrate the effectiveness
of these two models in achieving reduced sentiment polarity with minimal
modifications while maintaining textual similarity, fluency, and grammatical
correctness. Comparative analysis confirms the competitive performance of the
adversarial attack based perturbation methods and prompt-based methods,
offering a promising solution to foster more objective news reporting and
combat emotional language bias in the media.
- Abstract（参考訳）: ニュースメディアが世論形成に重要な役割を果たしている現代メディアの世界では、ニューステキストにおける感情操作の問題に対処することが不可欠である。
ニュースライターは、しばしば自身のバイアスと感情言語を注入し、報告の客観性を歪ませる。
本稿では,ニュースコンテンツにおける潜在感情の極性を減らし,この問題に対処する新たなアプローチを提案する。
対人攻撃に基づく文摂動手法とChatGPTを用いたプロンプトベース手法からインスピレーションを得て,文の変換制約を適用し,中核的な意味を保ちながら文の修正を行う。
本研究では,3つの摂動手法,すなわち置き換え,挿入,削除をコンテキスト認識型マスキング言語モデルと組み合わせることで,ビームサーチアルゴリズムを用いて,対象とするニュース側面に対する感情スコアを最大化する。
実験と人体評価は, テキストの類似性, 流布性, 文法的正しさを維持しつつ, 最小限の修正による感情極性低下を実現する上で, これら2つのモデルの有効性を示した。
比較分析は、敵攻撃に基づく摂動法とプロンプトベースの手法の競合性能を確認し、メディアにおけるより客観的なニュース報告と戦闘的感情言語バイアスを促進するための有望な解決策を提供する。
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