論文の概要: Finding frames with BERT: A transformer-based approach to generic news frame detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00272v1
- Date: Fri, 30 Aug 2024 22:05:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 16:02:27.206391
- Title: Finding frames with BERT: A transformer-based approach to generic news frame detection
- Title（参考訳）: BERTによるフレームの発見--汎用ニュースフレーム検出へのトランスフォーマーベースアプローチ
- Authors: Vihang Jumle, Mykola Makhortykh, Maryna Sydorova, Victoria Vziatysheva,
- Abstract要約: 英文オンラインコンテンツにおけるニュースフレームの汎用的検出のためのトランスフォーマーに基づくアプローチを提案する。
本稿では,トレーニングデータセットとテストデータセットの構成,モデルアーキテクチャ,アプローチの妥当性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Framing is among the most extensively used concepts in the field of communication science. The availability of digital data offers new possibilities for studying how specific aspects of social reality are made more salient in online communication but also raises challenges related to the scaling of framing analysis and its adoption to new research areas (e.g. studying the impact of artificial intelligence-powered systems on representation of societally relevant issues). To address these challenges, we introduce a transformer-based approach for generic news frame detection in Anglophone online content. While doing so, we discuss the composition of the training and test datasets, the model architecture, and the validation of the approach and reflect on the possibilities and limitations of the automated detection of generic news frames.
- Abstract（参考訳）: フラーミングはコミュニケーション科学の分野で最も広く使われている概念の一つである。
デジタルデータの提供は、ソーシャルリアリティーの特定の側面がオンラインコミュニケーションにおいてより健全であるかを研究するための新たな可能性を提供する一方で、フレーミング分析のスケーリングと新しい研究分野への導入(例えば、人工知能によるシステムによる社会的な問題表現への影響の研究)に関する課題も提起している。
これらの課題に対処するために、英語オンラインコンテンツにおけるニュースフレームの汎用的検出のためのトランスフォーマーベースのアプローチを導入する。
その間、トレーニングおよびテストデータセットの構成、モデルアーキテクチャ、アプローチの妥当性について検討し、ジェネリックニュースフレームの自動検出の可能性と限界を反映する。
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