KCD:ニュースメディアにおける知識ウォークとテキスト手がかり強化政治的視点検出【JST・京大機械翻訳】

Zhang Wenqian; Feng Shangbin; Chen Zilong; Lei Zhenyu; Li Jundong; Luo Minnan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217142847152 整理番号：22P0328468

KCD:ニュースメディアにおける知識ウォークとテキスト手がかり強化政治的視点検出【JST・京大機械翻訳】

KCD: Knowledge Walks and Textual Cues Enhanced Political Perspective Detection in News Media

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月16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)

政治的視点検出は,エコーチャンバと政治的分極の戦闘を助けることができる,ますます重要なタスクになった。従来手法では,通常,テキストコンテンツを,背景知識による理由や,ニュース記事における豊富な意味的および構文的テキストラベルの活用に失敗するのに失敗する。これらの限界を考慮して,著者らは,マルチホップ知識推論を可能にし,パラグラフレベルラベルとしてテキスト手がかりを組み込むための政治的視点検出アプローチであるKCDを提案した。具体的には,まず,外部知識グラフ上でランダムウォークを生成し,ニューステキスト表現を用いてそれらを利用する。次に,ニュース記事における意味的,構文的およびエンティティキューと同様に,ニュースコンテンツを共同モデル化するために,異種情報ネットワークを構築した。最後に,グラフレベル表現学習のために関係グラフニューラルネットワークを採用し,政治的視点検出を行う。大規模な実験は,著者らのアプローチが2つのベンチマークデータセットに関して最先端の方法より優れていることを実証した。さらに,知識ウォークとテキストキューの効果と,それらがアプローチのデータ効率にどのように寄与するかを調べた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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