用于新闻文章政治意识形态检测的多视图模型
计算与语言
2018-09-11 v1
摘要
新闻文章的标题、内容和链接结构常常揭示其政治意识形态。然而,大多数现有的自动政治意识形态检测工作仅利用文本线索。受神经推理近期进展的启发,我们提出了一种新颖的基于注意力的多视图模型,以利用上述所有视图中的线索来识别新闻文章所显现的意识形态。我们的模型借助自然语言处理与网络科学中表示学习的进展,捕捉来自文本内容和新闻文章网络结构的线索。我们针对一系列基线对模型进行了实证评估,并表明我们的模型以 10 个百分点的 F1 分数优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1809.03485,
title = {Multi-view Models for Political Ideology Detection of News Articles},
author = {Vivek Kulkarni and Junting Ye and Steven Skiena and William Yang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.03485},
year = {2018}
}
备注
10 pages. EMNLP 2018. Added copyright statement stating this is authors draft (also noticed and fixed issue with citation (spacing and readability))