本研究探讨了新闻文章中的多重偏见，强调综合性偏见检测的重要性。通过大型语言模型构建数据集，使用多种检测技术，旨在提高新闻文章的完整性，增强公众对媒体的信任。

本研究提出了一种新分类法，针对27种新闻偏见类型，解决了现有媒体偏见检测的细粒度分类不足，通过比较零样本与微调模型，提高了偏见检测的质量和准确性。