显而易见：透过事实报道的镜头看媒体偏见
计算与语言
2019-09-09 v1
摘要
新闻媒体中政治偏见日益普遍，这要求公众对其有更强的意识，并需要稳健的检测方法。虽然自然语言处理领域的先前工作主要关注由词汇选择、句法等语言属性所捕获的词汇偏见，但其他类型的偏见源于被选入文本的实际内容。在这项工作中，我们研究了信息性偏见的影响：即那些仍可被用来左右读者观点的事实性内容。我们首先构建了一个新的数据集 BASIL，包含 300 篇新闻文章，标注了 1,727 个偏见片段，并发现证据表明信息性偏见在新闻文章中出现的频率高于词汇偏见。我们进一步研究了我们的标注，以观察不同媒体机构的新闻文章中信息性偏见是如何显现的。最后，我们通过在我们的标注数据上微调 BERT，提出了一个用于信息性偏见预测的基线模型，指出了该任务的挑战和未来方向。
引用
@article{arxiv.1909.02670,
title = {In Plain Sight: Media Bias Through the Lens of Factual Reporting},
author = {Lisa Fan and Marshall White and Eva Sharma and Ruisi Su and Prafulla Kumar Choubey and Ruihong Huang and Lu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02670},
year = {2019}
}
备注
To appear as a short paper in EMNLP 2019