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English(EN) From Entity Mentions to Tone: An LLM-Based Pipeline for Media Bias Analysis

新的LLM管道分析新闻文章中的媒体偏见和框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的管道，用于分析在线新闻文章中的媒体偏见和框架。该系统按主题和事件对文章进行分组，然后用命名实体和情感对其进行注释。该管道应用于GDELT项目中的8,358篇阿尔巴尼亚新闻文章，并将其注释与GDELT现有的注释进行了比较。研究发现情感和实体提取方面存在中等程度的一致性，新管道识别出了可能有助于偏见分析的额外人物-实体对。研究还探讨了不同的注释提示，结论是，尽管覆盖范围略有降低，但更简单的提示效率更高。 AI

影响 这个基于LLM的管道为理解媒体框架和偏见提供了一种新颖的方法，有可能改进新闻分析工具。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍媒体偏见分析新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的LLM管道分析新闻文章中的媒体偏见和框架

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该集群包含一篇详细介绍媒体偏见分析新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Klesti Hoxha, Olti Qirici ·

    从实体提及到语调：基于LLM的媒体偏见分析管道

    arXiv:2608.17454v1 Announce Type: new Abstract: This paper presents a pipeline for analyzing media bias and framing in online news. The pipeline groups articles into topics and events, adds named-entity and sentiment annotations, and compares news sources through people mentions,…

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