要約
本論文では、あるニュース記事が超党派的であるかどうかを判断することを目的としたシステムについて述べる。超党派的ニュースとは、国民の間に政治的分裂を生じさせることを意図して、極端に偏った政治的立場をとるニュースのことである。我々は、N-gram、感情分析、事前学習済みELMoを用いた文や文書の表現など、いくつかのアプローチを試みた。双方向LSTMを用いた事前学習済みELMoを用いた我々の最良のシステムは、ハイパーパラメータをあまり調整することなく、10重クロスバリデーションにより83%の精度を達成した。
要約(オリジナル)
In this paper, we describe our systems in which the objective is to determine whether a given news article could be considered as hyperpartisan. Hyperpartisan news is news that takes an extremely polarized political standpoint with an intention of creating political divide among the public. We attempted several approaches, including n-grams, sentiment analysis, as well as sentence and document representation using pre-tained ELMo. Our best system using pre-trained ELMo with Bidirectional LSTM achieved an accuracy of 83% through 10-fold cross-validation without much hyperparameter tuning.
arxiv情報
| 著者 | Karthik Mohan,Pengyu Chen |
| 発行日 | 2025-01-02 17:29:53+00:00 |
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