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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。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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以句子级别的政治偏见检测为例，考虑上下文中的偏见。
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提出了一种更加小心地搜索上下文的技术。
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采用偏见敏感和目标感知的数据增强方法。
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结合预训练模型，如 BERT，进行实验。
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在 BASIL 数据集上取得了 58.15 的 F1 得分。
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该方法明显优于先前的偏见检测方法。
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