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BiasScanner：自动检测和分类新闻偏见以加强民主
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- 提出了一种框架，用于从复杂档案网站抓取数据，生成了14份学生论文的数据集，总共含有23,154个条目。
- 数据可以通过关键词查询，比较大型语言模型摘要和原始文章的情绪来计算偏见。
- 该方法需要较少的有标签数据，比较性较低。
- 结果基于政治色彩的词汇和控制词汇来计算，以展示如何得出结论。
- 这种方法有助于从学生报纸来源中提取细微的见解，为更客观地理解偏见铺平了道路。
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