KGAP：基于知识图谱增强的新闻媒体政治视角检测
计算与语言
2022-05-18 v4 人工智能
计算机与社会
摘要
由于政治评论的快速增长以及政治意识形态的日益两极分化，识别新闻媒体中的政治视角已成为一项重要任务。以往方法聚焦于文本内容，忽略了在视角检测过程中至关重要的丰富社会与政治背景。为克服这一局限，我们提出KGAP，一种融合外部领域知识的政治视角检测方法。具体而言，我们构建政治知识图谱作为领域特定的外部知识。随后构造异质信息网络来表示新闻文档，联合建模新闻文本与外部知识。最后，我们采用关系图神经网络并将政治视角检测作为图级分类任务。大量实验表明，我们的方法在两个真实世界视角检测基准上始终取得最佳性能。消融研究进一步证实了外部知识的必要性与我们基于图的方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2108.03861,
title = {KGAP: Knowledge Graph Augmented Political Perspective Detection in News Media},
author = {Shangbin Feng and Zilong Chen and Wenqian Zhang and Qingyao Li and Qinghua Zheng and Xiaojun Chang and Minnan Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03861},
year = {2022}
}