结合客观与主观视角进行政治新闻理解

对计算政治学感兴趣的研究人员和从业者依赖自动内容分析工具来理解网络上大量政治文本。此类工具应在不同粒度级别上提供客观和主观方面，以使分析在实际中有用。现有方法在客观方面产生了有趣的见解，但在主观方面存在局限，且通常局限于国家语境，可解释性也有限。我们提出了一种文本分析框架，整合了两种视角，并对主观方面进行了细粒度处理。信息检索技术和知识库补充了强大的自然语言处理组件，允许在不同粒度级别上灵活聚合结果。重要的是，所提出的自底向上方法有助于对所得结果进行可解释性说明。我们以法国新闻语料库为例进行了说明，展示了在新闻机构、政治取向、主题、个体实体和人口统计段落方面的见解。该方法在大型法语新闻语料库上实现，但设计为可无缝适用于其他语言和国家。