論文の概要: A Study on Scaling Up Multilingual News Framing Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01481v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 21:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 20:27:20.508502
• Title: A Study on Scaling Up Multilingual News Framing Analysis
• Title（参考訳）: 多言語ニュースフレーム解析のスケールアップに関する研究
• Authors: Syeda Sabrina Akter, Antonios Anastasopoulos,
• Abstract要約: 本研究では,クラウドソーシングによるデータセット生成の可能性を検討する。 まず、英語ニュース以外のフレーミング分析を多言語文脈に拡張する。 また、ベンガルとポルトガルの移民と同性結婚に関する新しい基準も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.80807884935475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Media framing is the study of strategically selecting and presenting specific aspects of political issues to shape public opinion. Despite its relevance to almost all societies around the world, research has been limited due to the lack of available datasets and other resources. This study explores the possibility of dataset creation through crowdsourcing, utilizing non-expert annotators to develop training corpora. We first extend framing analysis beyond English news to a multilingual context (12 typologically diverse languages) through automatic translation. We also present a novel benchmark in Bengali and Portuguese on the immigration and same-sex marriage domains. Additionally, we show that a system trained on our crowd-sourced dataset, combined with other existing ones, leads to a 5.32 percentage point increase from the baseline, showing that crowdsourcing is a viable option. Last, we study the performance of large language models (LLMs) for this task, finding that task-specific fine-tuning is a better approach than employing bigger non-specialized models.
• Abstract（参考訳）: メディア・フレーミング(英語: Media framing)は、政治的問題の特定の側面を戦略的に選択し、提示し、世論を形成する研究である。 世界中のほぼすべての社会に関係しているにもかかわらず、利用可能なデータセットやその他のリソースが不足しているため、研究は限られている。 本研究では,クラウドソーシングによるデータセット作成の可能性を検討する。 我々はまず、英語ニュース以外のフレーミング分析を、自動翻訳によって多言語文脈(12の類型的多様言語)に拡張する。 また、ベンガルとポルトガルの移民と同性結婚に関する新しい基準も提示する。 さらに、クラウドソーシングデータセットに基づいてトレーニングされたシステムが、既存のデータセットと組み合わせることで、ベースラインから5.32ポイント増加し、クラウドソーシングが実行可能な選択肢であることを示す。 最後に,この課題に対する大規模言語モデル (LLM) の性能について検討し,タスク固有の微調整が,より大規模な非特殊化モデルを採用するよりも優れたアプローチであることを見出した。

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