論文の概要: MediaSpin: Exploring Media Bias Through Fine-Grained Analysis of News Headlines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02271v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 08:41:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:51.584816
• Title: MediaSpin: Exploring Media Bias Through Fine-Grained Analysis of News Headlines
• Title（参考訳）: MediaSpin:ニュース記事の見出しを詳細に分析してメディアバイアスを探る
• Authors: Preetika Verma, Kokil Jaidka,
• Abstract要約: このコーパスには78,910対のニュース見出しとアノテーションが含まれており、13種類のメディアバイアスカテゴリが割り当てられている。 ニュース編集における自動バイアス検出のためのデータセットの有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.636213065708318
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce the MediaSpin dataset aiming to help in the development of models that can detect different forms of media bias present in news headlines, developed through human-supervised and -validated Large Language Model (LLM) labeling of media bias. This corpus comprises 78,910 pairs of news headlines and annotations with explanations of the 13 distinct types of media bias categories assigned. We demonstrate the usefulness of our dataset for automated bias detection in news edits.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,メディアバイアスのラベル付けによって,ニュースヘッドラインに存在する様々なメディアバイアスを検出するモデルの開発を支援するために,メディアSpinデータセットを紹介する。 このコーパスには78,910対のニュース見出しとアノテーションが含まれており、13種類のメディアバイアスカテゴリが割り当てられている。 ニュース編集における自動バイアス検出のためのデータセットの有用性を示す。

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