通过中性文章生成缓解媒体偏见
计算与语言
2021-04-02 v1 人工智能
摘要
媒体偏见会导致政治极化加剧，因此自动缓解方法的需求日益增长。现有缓解工作展示来自多个新闻源的报道以提供多样化新闻覆盖，但未能中和所展示每篇文章固有的偏见。因此，我们提出一项新任务：由多篇带偏见文章生成单篇中性化文章，以促进更高效获取平衡且无偏见的信息。在本文中，我们编撰了一个新数据集 NeuWS，定义了自动评估指标，并提供了基线方法和多种分析，作为所提任务的坚实起点。最后，我们进行了人工评估以证明我们的指标与人工判断的一致性。
引用
@article{arxiv.2104.00336,
title = {Mitigating Media Bias through Neutral Article Generation},
author = {Nayeon Lee and Yejin Bang and Andrea Madotto and Pascale Fung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00336},
year = {2021}
}