論文の概要: Uncovering Temporal Framing in the News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00294v1
• Date: Fri, 29 May 2026 19:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:28.260288
• Title: Uncovering Temporal Framing in the News
• Title（参考訳）: ニュースにおける時間的亀裂の発見
• Abstract要約: 我々は時間的フレーミングについて検討し、時系列を報告するよりも、意味を構造化するために時間的関連言語を説得的に用いていると定義した。 結果として得られたデータセットには、458の英語とドイツ語のニュース記事が含まれており、2K以上の時間枠の文がある。 フレームの有病率,共起パターン,語彙的手がかりを分析し,教師付き微調整とゼロショット分類を用いた時間的フレーミング検出の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.01659778607836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal language does more than place events on a timeline. In news discourse, references to the past, present, and future can function as rhetorical devices that shape interpretation and persuasion. Here, we study temporal framing, defined as the persuasive use of time-related language to structure meaning rather than to report chronology. We propose a taxonomy of eight temporal frames grounded in prior work on temporality and framing, and we realize it through expert annotation of a multilingual news corpus. The resulting dataset includes 458 English and German news articles, with over 2K temporally framed sentences and approximately 3K temporal framing annotations identified from a corpus of more than 20K sentences. We analyze frame prevalence, co-occurrence patterns, and lexical cues, and evaluate temporal framing detection using supervised fine-tuning and zero-shot classification. Our experiments show that temporal framing is learnable at the sentence level, with supervised models substantially outperforming zero-shot approaches. We publicly release the corpus to support future research on temporal framing: https://mbzuai-nlp.github.io/temporal-framing/.
• Abstract（参考訳）: 時間言語は、タイムライン上にイベントを配置する以上のことをします。 ニュース談話において、過去、現在、未来への言及は、解釈と説得を形成する修辞的な装置として機能する。 本稿では、時系列を報告するよりも、意味を構造化するために時間関連言語の説得的利用として定義される時間的フレーミングについて検討する。 本研究では,時間的・フレーミングに関する先行研究に基礎を置く8つの時間的枠組みの分類法を提案し,多言語ニュースコーパスの専門的アノテーションを用いてそれを実現する。 得られたデータセットには、458の英語とドイツのニュース記事が含まれており、2K以上の時間的フレーム付き文と約3Kの時間的フレーミングアノテーションが20K以上の文のコーパスから識別されている。 フレームの有病率,共起パターン,語彙的手がかりを分析し,教師付き微調整とゼロショット分類を用いた時間的フレーミング検出の評価を行った。 実験の結果, 時間的フレーミングは文レベルで学習可能であり, 教師付きモデルはゼロショットのアプローチを大幅に上回っていることがわかった。 我々は、時間的フレーミングに関する将来の研究をサポートするために、コーパスを公開している。

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