論文の概要: What Makes You CLIC: Detection of Croatian Clickbait Headlines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14314v1
- Date: Fri, 18 Jul 2025 18:39:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.834563
- Title: What Makes You CLIC: Detection of Croatian Clickbait Headlines
- Title（参考訳）: クロアチアのクリックベイトヘッドラインを検知するCLIC
- Authors: Marija Anđedelić, Dominik Šipek, Laura Majer, Jan Šnajder,
- Abstract要約: 本稿では,20年間にわたるクロアチアのニュースヘッドラインのクリックベイト検出のための新しいデータセットについて述べる。
このタスクでBERTi'cモデルを微調整し、その性能をLLMベースのICL法とクロアチア語と英語のプロンプトと比較する。
分析した見出しの半分近くはクリックベイトが含まれており、微調整されたモデルの方が一般的なLCMよりも良い結果をもたらすことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Online news outlets operate predominantly on an advertising-based revenue model, compelling journalists to create headlines that are often scandalous, intriguing, and provocative -- commonly referred to as clickbait. Automatic detection of clickbait headlines is essential for preserving information quality and reader trust in digital media and requires both contextual understanding and world knowledge. For this task, particularly in less-resourced languages, it remains unclear whether fine-tuned methods or in-context learning (ICL) yield better results. In this paper, we compile CLIC, a novel dataset for clickbait detection of Croatian news headlines spanning a 20-year period and encompassing mainstream and fringe outlets. We fine-tune the BERTi\'c model on this task and compare its performance to LLM-based ICL methods with prompts both in Croatian and English. Finally, we analyze the linguistic properties of clickbait. We find that nearly half of the analyzed headlines contain clickbait, and that finetuned models deliver better results than general LLMs.
- Abstract（参考訳）: オンラインニュースメディアは、主に広告ベースの収益モデルで運営されており、ジャーナリストに、しばしばスキャンダル、興味深く、挑発的な見出しを作るよう説得している。
クリックベイトヘッドラインの自動検出は,デジタルメディアにおける情報品質と読者信頼の維持に不可欠であり,文脈的理解と世界知識の両方を必要とする。
このタスク、特に低リソースの言語では、微調整された方法と文脈内学習(ICL)がより良い結果をもたらすかどうかは不明だ。
本稿では,20年間にわたるクロアチアのニュース見出しのクリックベイト検出のための新しいデータセットであるCLICをコンパイルする。
このタスクでBERTi\'cモデルを微調整し、その性能をLLMベースのICL法と比較し、クロアチア語と英語の両方のプロンプトと比較する。
最後に,クリックベイトの言語特性を解析する。
分析した見出しの半分近くはクリックベイトが含まれており、微調整されたモデルの方が一般的なLCMよりも良い結果をもたらすことがわかった。
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