Hinghlishニュース配送におけるアンカーの意見の検出【JST・京大機械翻訳】

Sadhwani Siddharth; Grover Nishant; Akhtar Md; Chakraborty Tanmoy

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212800187852 整理番号：22P0325652

Hinghlishニュース配送におけるアンカーの意見の検出【JST・京大機械翻訳】

Detecting Anchors' Opinion in Hinghlish News Delivery

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発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人間は意見を表現し,他の意見を crぐ。様々な発生源からの意見の検出と検出は,個人,組織,および政府にも有益である。1つのそのような組織はニュースメディアであり,そこでは,一般的なノルムは,それらの側面からケースの意見を示さない。アンカーはディジタルメディアの顔であり,意見化すべきではない。しかし,時には,それらは受け入れられたノルムから発散し,それらの意見を他の直接的ニュースレポートに,意図的にも意図する。これは,それが自発的であるアンカを必要とするので,主に議論で見られ,従って,それらの意見を追加するのに脆弱である。このような誤解の結果が,偏ったニュースあるいは最悪の特定の課題を支持することにつながる可能性がある。この目的のために,議論におけるアンカーの意見検出の新しいタスクを提案した。コード混合ニュース議論を整理し,ODINデータセットを開発した。データセットにおける合計2054のアンカーの発話は,意見化または非オピニオン化としてマークされる。最後に,アンカーの発話を分類するための対話型注意ベースフレームワークであるDetONADeを提案し,0.703の最良の重みづけF1スコアを得た。徹底的な解析と評価は,データセットと予測において多くの興味深いパターンを示す。【JST・京大機械翻訳】

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