DocNet: 归纳偏置检测模型中的语义结构
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。社交媒体正在成为新闻的主要入口，但由于人们的观点不同，新闻将存在偏见。本文探讨了新闻文章中经常被忽视的偏见检测方面：语义结构。我们提出了一种新颖的归纳式、资源有限的文档嵌入和偏见检测模型（DocNet），其性能超过了大型语言模型。我们还证明了来自相对立政治立场的新闻文章的语义结构（以文档级图形嵌入表示）具有显著的相似性。这些结果可用于提高资源有限环境中的偏见检测。
该论文介绍了一种几乎没有人为干预的流程，用于抓取和检测大学报纸档案中的偏见。该论文介绍了一种框架，用于从自动化工具无法获取数据的复杂档案网站中进行抓取，并生成了 14 份学生论文的数据集，总共含有 23,154 个条目。该数据还可以通过关键词查询，通过比较大型语言模型摘要和原始文章的情绪来计算偏见。该方法具有较少的比较性，比重建偏见更少地需要有标签的数据。结果基于具有政治色彩的词汇以及控制词汇来计算，以展示如何得出结论。这种完整的方法有助于从学生报纸来源中提取细微的见解，且假设和分类最少，为更客观地理解偏见铺平了道路。
