新闻中的目标感知背景政治偏见检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。媒体偏见检测需要综合多个新闻来源的信息，以句子级别的政治偏见检测为例，通过考虑上下文中的偏见而进行的任务被证明是一项具有挑战性的任务。我们提出了一种更加小心地搜索上下文的技术，采用偏见敏感和目标感知的数据增强方法，通过与 BERT 等预训练模型的结合，在著名的 BASIL 数据集上进行了综合实验，取得了 58.15 的 F1 得分，明显优于先前方法的最新偏见检测任务。
该文介绍了一种综合多个新闻来源信息的媒体偏见检测方法，以句子级别的政治偏见检测为例。通过采用偏见敏感和目标感知的数据增强方法，结合预训练模型，在 BASIL 数据集上进行了实验，取得了 58.15 的 F1 得分，优于先前方法。
