要約
ニュース記事におけるメディアの偏向は、メディアの政治的偏向から生じ、社会的なステレオタイプや信念を強化する可能性がある。同じ出来事に関する報道でも、報道機関によって大きく異なることが多く、偏向した言葉や焦点によって政治的傾向が反映される。これまでの研究では、多視点的なニュース記事からバイアスのない要約を生成することが試みられてきましたが、メディア固有のバイアスを軽減するという課題には効果的に対処できていませんでした。このギャップに対処するために、我々は、生成された要約の意味空間を調整するために2つの中立性損失を統合し、メディアのバイアスを最小化する新しいフレームワークである୧⃛(๑⃙⃘⁼̴̀꒳⁼̴́๑⃙⃘)୨⃛を提案する。これらの損失は、偏った入力間の意味的距離のバランスをとり、専門家が書いた要約との整合性を確保するように設計されており、中立的で事実に基づいた豊かな要約の生成を導く。メディアのバイアスを評価するために、経済的・社会的側面に基づいて政治的傾向をマッピングする政治的コンパステストを採用する。Allsidesデータセットでの実験結果は、NeutraSumが要約のパフォーマンスを向上させるだけでなく、メディアバイアスの大幅な削減を達成し、中立的なニュース要約のための有望なアプローチを提供することを示している。
要約(オリジナル)
Media bias in news articles arises from the political polarisation of media outlets, which can reinforce societal stereotypes and beliefs. Reporting on the same event often varies significantly between outlets, reflecting their political leanings through polarised language and focus. Although previous studies have attempted to generate bias-free summaries from multiperspective news articles, they have not effectively addressed the challenge of mitigating inherent media bias. To address this gap, we propose \textbf{NeutraSum}, a novel framework that integrates two neutrality losses to adjust the semantic space of generated summaries, thus minimising media bias. These losses, designed to balance the semantic distances across polarised inputs and ensure alignment with expert-written summaries, guide the generation of neutral and factually rich summaries. To evaluate media bias, we employ the political compass test, which maps political leanings based on economic and social dimensions. Experimental results on the Allsides dataset demonstrate that NeutraSum not only improves summarisation performance but also achieves significant reductions in media bias, offering a promising approach for neutral news summarisation.
arxiv情報
| 著者 | Xi Luo,Junjie Liu,Sirong Wu,Yuhui Deng |
| 発行日 | 2025-01-02 14:48:07+00:00 |
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