BiasScanner：自动检测和分类新闻偏见以加强民主
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 BiasScanner 应用程序，开发了一种加强民主的方式，帮助在线阅读新闻文章的用户审查其中的偏见、有偏见的句子和媒体偏见，并提供分类决策的解释和新闻文章的汇总分析。
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。
