Fugu-MT 論文翻訳(概要): Embedding-Based Approaches to Hyperpartisan News Detection

論文の概要: Embedding-Based Approaches to Hyperpartisan News Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01370v3
Date: Mon, 07 Jul 2025 18:36:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.835227
Title: Embedding-Based Approaches to Hyperpartisan News Detection
Title（参考訳）: 埋め込みに基づく超党派ニュース検出へのアプローチ
Authors: Karthik Mohan,
Abstract要約: 過党派のニュースは、大衆に政治的分裂を起こそうとする極端に分極化された政治的立場を取る。本論では、あるニュース記事が過党派とみなすことができるかどうかを判断することを目的とするシステムについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05439020425819
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this report, I describe the systems in which the objective is to determine whether a given news article could be considered as hyperpartisan. Hyperpartisan news takes an extremely polarized political standpoint with an intention of creating political divide among the public. Several approaches, including n-grams, sentiment analysis, as well as sentence and document representations using pre-tained ELMo models were used. The best system is using LLMs for embedding generation achieving an accuracy of around 92% over the previously best system using pre-trained ELMo with Bidirectional LSTM which achieved an accuracy of around 83% through 10-fold cross-validation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,あるニュース記事が過党派とみなすことができるかどうかを判断することを目的としたシステムについて述べる。過党派のニュースは、大衆に政治的分裂を起こそうとする極端に分極化された政治的立場を取る。 n-grams、感情分析、および事前保持されたELMoモデルを用いた文および文書表現など、いくつかのアプローチが用いられた。最良システムは,2方向LSTMで事前学習したELMoを用いて,従来最高のシステムに対して約92%の精度を達成し,約83%の精度で10倍のクロスバリデーションを達成している。

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