論文の概要: Combining Objective and Subjective Perspectives for Political News Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11174v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 20:13:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:06:50.043051
• Title: Combining Objective and Subjective Perspectives for Political News Understanding
• Title（参考訳）: 政治ニュース理解のための客観的視点と主観的視点の組み合わせ
• Authors: Evan Dufraisse, Adrian Popescu, Julien Tourille, Armelle Brun, Olivier Hamon,
• Abstract要約: 本稿では、両視点を統合し、主観的側面のきめ細かい処理を提供するテキスト分析フレームワークを提案する。 本稿では、ニュースメディア、政治的指向、トピック、個々のエンティティ、人口構成に関する洞察とともに、その機能について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.741243797283764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Researchers and practitioners interested in computational politics rely on automatic content analysis tools to make sense of the large amount of political texts available on the Web. Such tools should provide objective and subjective aspects at different granularity levels to make the analyses useful in practice. Existing methods produce interesting insights for objective aspects, but are limited for subjective ones, are often limited to national contexts, and have limited explainability. We introduce a text analysis framework which integrates both perspectives and provides a fine-grained processing of subjective aspects. Information retrieval techniques and knowledge bases complement powerful natural language processing components to allow a flexible aggregation of results at different granularity levels. Importantly, the proposed bottom-up approach facilitates the explainability of the obtained results. We illustrate its functioning with insights on news outlets, political orientations, topics, individual entities, and demographic segments. The approach is instantiated on a large corpus of French news, but is designed to work seamlessly for other languages and countries.
• Abstract（参考訳）: 計算政治に関心のある研究者や実践者は、Web上で利用できる大量の政治文書を理解するために、自動コンテンツ分析ツールに依存している。 このようなツールは、様々な粒度レベルで客観的かつ主観的な側面を提供して、分析を実際に有用なものにすべきである。 既存の手法は客観的側面に対して興味深い洞察を与えるが、主観的側面に限られ、しばしば国家的文脈に限られ、説明可能性に制限がある。 本稿では、両視点を統合し、主観的側面のきめ細かい処理を提供するテキスト分析フレームワークを提案する。 情報検索技術と知識ベースは、異なる粒度レベルで結果の柔軟な集約を可能にするために、強力な自然言語処理コンポーネントを補完する。 重要なことは、提案したボトムアップアプローチは、得られた結果の説明可能性を促進することである。 本稿では、ニュースメディア、政治的指向、トピック、個々のエンティティ、人口構成に関する洞察とともに、その機能について説明する。 このアプローチは、フランスのニュースの大規模なコーパスでインスタンス化されているが、他の言語や国でシームレスに動作するように設計されている。

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