ThatiAR：阿拉伯语新闻句子中的主观性检测
计算与语言
2024-06-11 v1 人工智能
摘要
检测新闻句子中的主观性对于识别媒体偏见、增强可信度和通过标记基于观点的内容来打击错误信息至关重要。它提供了对公众情绪的洞察，使读者能够做出明智的决定，并鼓励批判性思维。尽管研究已经开发了用于此目的的方法和系统，但大多数工作集中在英语和其他高资源语言上。在这项研究中，我们提出了第一个用于阿拉伯语主观性检测的大型数据集，包含约3.6K个手动标注的句子，以及基于GPT-4o的解释。此外，我们包含了指令（英文和阿拉伯语）以促进基于LLM的微调。我们提供了数据集的深入分析、标注过程以及广泛的基准结果，包括PLM和LLM。我们对标注过程的分析强调，标注者受到其政治、文化和宗教背景的强烈影响，尤其是在标注过程开始时。实验结果表明，具有上下文学习的LLM提供了更好的性能。我们计划向社区发布数据集和资源。
引用
@article{arxiv.2406.05559,
title = {ThatiAR: Subjectivity Detection in Arabic News Sentences},
author = {Reem Suwaileh and Maram Hasanain and Fatema Hubail and Wajdi Zaghouani and Firoj Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.05559},
year = {2024}
}
备注
Subjectivity, Sentiment, Disinformation, Misinformation, Fake news, LLMs, Transformers, Instruction Dataset