Bài viết này có sẵn trên arxiv theo giấy phép CC BY-NC-SA 4.0 DEED.   tác giả:  (1) Cristina España-Bonet, DFKI GmbH, Cơ sở Tin học Saarland.  Bảng liên kết   Tóm tắt và giới thiệu   Biên soạn Corpora   Phân loại quan điểm chính trị   Tóm tắt và kết luận   Hạn chế và Tuyên bố về Đạo đức   Lời cảm ơn và tài liệu tham khảo   A. Báo chí trong OSCAR 22.01   B. Chủ đề   C. Phân phối chủ đề trên mỗi tờ báo   D. Chủ đề để tạo bài viết ChatGPT và Bard   E. Phân loại quan điểm ở cấp độ bài viết   F. Chi tiết đào tạo  4. Tóm tắt và kết luận  Các nguồn truyền thông có dòng biên tập và thành kiến liên quan. Loại bỏ những thành kiến chính trị là điều khó khăn đối với con người, nhưng nhận thức được chúng giúp chúng ta có được cái nhìn toàn cầu về tin tức. Những thành kiến đôi khi rõ ràng và/hoặc xuất hiện dưới dạng văn bản có hại, nhưng đôi khi rất tinh tế và khó phát hiện. Những thành kiến tiềm ẩn tinh vi này tiềm ẩn nguy hiểm và dẫn đến sự thao túng bất cứ khi nào chúng ta không nhận thức được chúng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã nghiên cứu một cách có hệ thống những thành kiến chính trị tinh vi đằng sau ChatGPT và Bard, những thành kiến xuất hiện mà không chỉ định bất kỳ vai trò cá nhân nào (Deshpande và cộng sự, 2023). Chúng tôi đã chỉ ra rằng định hướng của ChatGPT thay đổi theo thời gian và nó khác nhau giữa các ngôn ngữ. Từ tháng 2 đến tháng 8 năm 2023, ChatGPT đã chuyển đổi từ định hướng chính trị Tả sang Trung lập, với giai đoạn nghiêng về Cánh hữu ở giữa cho tiếng Anh và tiếng Tây Ban Nha. Sự tiến hóa của Bard vẫn chưa thể nghiên cứu được. Phiên bản hiện tại tính đến tháng 8 năm 2023 luôn hiển thị nghiêng về bên trái đối với 4 ngôn ngữ đang được nghiên cứu. Sự thiên vị này không phụ thuộc vào những sai sót thực tế mà mô hình tạo ra và cũng cần được người dùng xem xét. Chúng tôi cung cấp các mô hình để thường xuyên kiểm tra sự thiên vị trong các thế hệ văn bản ở Hoa Kỳ, Đức và Tây Ban Nha, cũng như trong các bối cảnh chính trị và ngôn ngữ có liên quan chặt chẽ bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận không liên quan.  Là sản phẩm phụ của quá trình phân tích, chúng tôi đã tạo ra một kho tài liệu đa ngôn ngữ gồm 1,2 triệu bài báo với những chú thích thô thiển về quan điểm và chủ đề chính trị. Chúng tôi cho thấy rằng sự giám sát từ xa cho phép chúng tôi xây dựng các mô hình có ý nghĩa để phân loại lập trường chính trị thô sơ miễn là kho văn bản đa dạng. Chúng tôi cung cấp dữ liệu này cùng với các thế hệ LM và mã của chúng tôi thông qua Zenodo (España-Bonet, 2023) và Github.[12]  [12] https://github.com/cristinae/docTransformer

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

MediaBias.TECH

We publish deeply researched (and often vastly underread) academic papers about our collective omnipresent media bias.

MediaBias's

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Phân loại lập trường chính trị thô sơ đa ngôn ngữ của truyền thông: Tóm tắt và kết luận

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

179 Stories To Learn About Reading

189 Stories To Learn About Reading Books

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

85 Stories To Learn About Travel

179 Stories To Learn About Reading

189 Stories To Learn About Reading Books

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

85 Stories To Learn About Travel

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps