新闻文章中宣传的细粒度分析
计算与语言
2019-10-08 v1 人工智能
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摘要
宣传旨在以推进特定议程为目的影响人们的心态。先前工作在文档层面处理宣传检测，通常将一个宣传性新闻来源的所有文章标为宣传。此类含噪金标签不可避免地影响基于此训练的任何学习系统的质量。现有大多数系统的另一问题是缺乏可解释性。为克服这些局限，我们提出一项新任务：通过检测包含宣传技术的所有片段及其类型来对文本进行细粒度分析。具体而言，我们构建了一个新闻文章语料库，在片段层面手动标注了十八种宣传技术，并提出了一种合适的评估指标。我们进一步设计了一种新颖的多粒度神经网络，并表明其优于若干强 BERT 基线。
引用
@article{arxiv.1910.02517,
title = {Fine-Grained Analysis of Propaganda in News Articles},
author = {Giovanni Da San Martino and Seunghak Yu and Alberto Barrón-Cedeño and Rostislav Petrov and Preslav Nakov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02517},
year = {2019}
}