論文の概要: Talking Point based Ideological Discourse Analysis in News Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07400v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 02:52:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:21:40.041639
• Title: Talking Point based Ideological Discourse Analysis in News Events
• Title（参考訳）: ニュースイベントにおける対話ポイントに基づくイデオロギー的談話分析
• Authors: Nishanth Nakshatri, Nikhil Mehta, Siyi Liu, Sihao Chen, Daniel J. Hopkins, Dan Roth, Dan Goldwasser,
• Abstract要約: 本稿では,イデオロギー的談話分析理論をモチベーションとして,実世界の出来事に関するニュース記事を分析する枠組みを提案する。 我々のフレームワークは,話題のトピックとともに,エンティティ,役割,メディアフレーム間の相互作用を捉えた,会話ポイントという関係構造を用いたニュース記事を表現している。 我々は,人間の検証によって補足されたイデオロギーや分派的分類タスクを通じて,これらの視点を自動で生成するフレームワークの能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.18747509565779
• License:
• Abstract: Analyzing ideological discourse even in the age of LLMs remains a challenge, as these models often struggle to capture the key elements that shape real-world narratives. Specifically, LLMs fail to focus on characteristic elements driving dominant discourses and lack the ability to integrate contextual information required for understanding abstract ideological views. To address these limitations, we propose a framework motivated by the theory of ideological discourse analysis to analyze news articles related to real-world events. Our framework represents the news articles using a relational structure - talking points, which captures the interaction between entities, their roles, and media frames along with a topic of discussion. It then constructs a vocabulary of repeating themes - prominent talking points, that are used to generate ideology-specific viewpoints (or partisan perspectives). We evaluate our framework's ability to generate these perspectives through automated tasks - ideology and partisan classification tasks, supplemented by human validation. Additionally, we demonstrate straightforward applicability of our framework in creating event snapshots, a visual way of interpreting event discourse. We release resulting dataset and model to the community to support further research.
• Abstract（参考訳）: LLMの時代でさえイデオロギー的な言説を分析することは、現実の物語を形作る重要な要素をつかむのにしばしば苦労するため、依然として困難である。 特に、LLMは、支配的な言説を駆動する特徴要素に焦点を合わせず、抽象イデオロギー的な見解を理解するのに必要な文脈情報を統合する能力が欠如している。 これらの制約に対処するために,イデオロギー的談話分析理論に動機づけられた枠組みを提案し,実世界の出来事に関するニュース記事を分析する。 我々のフレームワークは,話題のトピックとともに,エンティティ,役割,メディアフレーム間の相互作用を捉えた,会話ポイントという関係構造を用いたニュース記事を表現している。 次に、イデオロギー固有の視点(あるいはパルチザン的な視点)を生成するために使用される、顕著な発話点である主題を繰り返す語彙を構築する。 我々は,人間の検証によって補足されたイデオロギーや分派的分類タスクを通じて,これらの視点を自動で生成するフレームワークの能力を評価する。 さらに、イベントの会話を視覚的に解釈する方法であるイベントスナップショットを作成する際のフレームワークの直接的な適用性を示す。 得られたデータセットとモデルをコミュニティにリリースし、さらなる研究を支援します。

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