文本的政治倾向与政治性分类
计算与语言
2025-07-21 v1 人工智能
摘要
本文探讨了使用Transformer模型根据政治倾向和政治性对文本进行自动分类的挑战。我们全面概述了用于这些任务的现有数据集和模型，发现当前方法创建了孤立的解决方案，在分布外文本上表现不佳。为解决这一局限性，我们通过组合12个用于政治倾向分类的数据集，并通过为18个现有数据集扩展适当标签来创建一个新的政治性数据集，从而编译了一个多样化的数据集。通过使用留一法和留出法进行广泛的基准测试，我们评估了现有模型的性能，并训练了具有更强泛化能力的新模型。
引用
@article{arxiv.2507.13913,
title = {Political Leaning and Politicalness Classification of Texts},
author = {Matous Volf and Jakub Simko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13913},
year = {2025}
}