BiasML är ett nytt notationssystem som syftar till att identifiera närvaron och nyanserna av ett partiskt språk inom undergruppen av Wikipedia-artiklar som är avsedda för tjänsteleverantörer. Medan Wikipedia för närvarande bara använder manuell flaggning för att upptäcka eventuella fördomar, vårt system ger en grund för automatisering av fördomar flaging genom att förbättra metoden för annotering system i klassisk känsla analys. Vi tar också upp utmaningar som är unika för uppgiften att identifiera partisk skrift inom det specifika sammanhanget för Wikipedias neutralitetspolitik. Vi gör en detaljerad analys av inter-annotator avtal, vilket visar att även om avtalet poäng för intra-sentential taggar var relativt låg, avtalet poäng på meningen och inträdesnivåer var uppmuntrande (74,8% respektive 66,7%). Baserat på en analys av vårt första genomförande av vårt system, föreslår vi möjliga förbättringar av våra riktlinjer, i hopp om att ytterligare omgångar av annotering efter att ha införlivat dem kan ge lämpliga data för användning inom en maskininlärning ram för automatisk upptäckt av fördomar inom Wikipedia.
REF föreslår ett nytt notationssystem som ett grundläggande steg mot ett automatiskt maskininlärningssystem för att upptäcka partiska språk på engelska Wikipedia.
An Annotation Scheme for Automated Bias Detection in Wikipedia
{'venue': 'Proceedings of the 5th Linguistic Annotation Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}