用BERT寻找框架：一种基于Transformer的通用新闻框架检测方法

框架是传播学领域中使用最广泛的概念之一。数字数据的可用性为研究社会现实的特定方面如何在在线传播中变得更加突出提供了新的可能性，但也带来了与框架分析规模化及其在新研究领域（例如，研究人工智能驱动的系统对社会相关议题表征的影响）的采用相关的挑战。为了应对这些挑战，我们引入了一种基于Transformer的方法，用于英语在线内容中的通用新闻框架检测。在此过程中，我们讨论了训练和测试数据集的构成、模型架构以及方法的验证，并反思了自动检测通用新闻框架的可能性和局限性。