本文探讨了利用上下文信息和外部知识提取新闻报道中的利益相关者，应用序列增量聚类算法进行实体聚类，检测固有偏见。研究表明，基于BERT和RNN模型的提取方法显著提高了准确度，提出的KCD方法在政治观点检测中表现优异，促进了跨学科的NLP研究。