論文の概要: To Bias or Not to Bias: Detecting bias in News with bias-detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13010v1
• Date: Mon, 19 May 2025 11:54:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.571902
• Title: To Bias or Not to Bias: Detecting bias in News with bias-detector
• Title（参考訳）: To Bias or Not to Bias: バイアス検出によるニュースのバイアス検出
• Authors: Himel Ghosh, Ahmed Mosharafa, Georg Groh,
• Abstract要約: 我々は、専門家注釈付きBABEデータセット上でRoBERTaベースのモデルを微調整することで、文レベルのバイアス分類を行う。 本稿では,ドメイン適応型DA-RoBERTaベースラインとの比較において,統計的に有意な性能向上を示す。 メディアバイアス検出のための,より堅牢で説明可能な,社会的に責任のあるNLPシステムの構築に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8024397171920885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Media bias detection is a critical task in ensuring fair and balanced information dissemination, yet it remains challenging due to the subjectivity of bias and the scarcity of high-quality annotated data. In this work, we perform sentence-level bias classification by fine-tuning a RoBERTa-based model on the expert-annotated BABE dataset. Using McNemar's test and the 5x2 cross-validation paired t-test, we show statistically significant improvements in performance when comparing our model to a domain-adaptively pre-trained DA-RoBERTa baseline. Furthermore, attention-based analysis shows that our model avoids common pitfalls like oversensitivity to politically charged terms and instead attends more meaningfully to contextually relevant tokens. For a comprehensive examination of media bias, we present a pipeline that combines our model with an already-existing bias-type classifier. Our method exhibits good generalization and interpretability, despite being constrained by sentence-level analysis and dataset size because of a lack of larger and more advanced bias corpora. We talk about context-aware modeling, bias neutralization, and advanced bias type classification as potential future directions. Our findings contribute to building more robust, explainable, and socially responsible NLP systems for media bias detection.
• Abstract（参考訳）: メディアバイアス検出は、公平かつバランスの取れた情報の拡散を保証する上で重要な課題であるが、偏見の主観性と高品質な注釈付きデータの不足のため、依然として困難である。 本研究では、専門家注釈付きBABEデータセット上でRoBERTaベースのモデルを微調整することにより、文レベルのバイアス分類を行う。 McNemar テストと 5x2 クロスバリデーションペア t-test を用いて,本モデルとドメイン適応型 DA-RoBERTa ベースラインを比較し,統計的に有意な性能向上を示した。 さらに、注意に基づく分析により、我々のモデルは、政治的に課金された用語に対する過敏性のような共通の落とし穴を回避し、文脈的に関係のあるトークンにより有意義に出席することを示す。 メディアバイアスの包括的検討のために,すでに存在するバイアス型分類器をモデルと組み合わせたパイプラインを提案する。 本手法は,より大規模で高度なバイアスコーパスが欠如していることから,文レベル解析やデータセットサイズに制約されているにもかかわらず,優れた一般化と解釈性を示す。 我々は、将来的な方向性としてコンテキスト認識モデリング、バイアス中立化、先進バイアス型分類について論じる。 メディアバイアス検出のための,より堅牢で説明可能な,社会的に責任のあるNLPシステムの構築に寄与する。

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