I detta dokument föreslår vi en ny gruvmekanism för intressenter för att analysera partiskhet i nyhetsartiklar genom att jämföra beskrivningar av intressenter. Vår mekanism bygger på antagandet att intressen ofta framkallar partiskhet hos nyhetsbyråer. När vi använder termen, en "intressent" är en deltagare i en händelse som beskrivs i en nyhetsartikel som bör ha vissa relationer med andra deltagare i artikeln. Vår strategi försöker belysa fördomar i artiklar från tre aspekter: intressenter, intressenternas intressen och varje aktörs beskrivande polaritet. Gruvdrift av intressenter och deras intressen uppnås genom analys av meningsstruktur och användning av RelationshipWordNet, en lexikal resurs som vi utvecklat. För att analysera polariteter av intressentbeskrivningar, föreslår vi en åsikt gruvdrift metod baserad på den lexikala resursen SentiWordNet. Som ett resultat av analysen skapar vi ett relationsdiagram över intressenter för att gruppera intressenter som delar gemensamma intressen och företräda intressenternas intressen. Vi beskriver också ett applikationssystem som vi utvecklat för nyhetsjämförelse baserat på gruvmekanismen. I detta dokument presenteras några experimentella resultat för att validera de föreslagna metoderna. nyckelord: intressentbrytning, RelationshipWordNet, relationsstruktur, partisk analys
Ogawa m.fl. REF-studie om analys och visualisering av skillnader mellan nyhetsartiklar genom att fokusera på namngivna enheter och föreslå en gruvmekanism för intressenter.
News Bias Analysis Based on Stakeholder Mining
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}