该论文可在 arxiv 上根据 CC BY-NC-SA 4.0 DEED 许可获取。 作者：  （1）Cristina España-Bonet，DFKI GmbH，萨尔信息学园区。 链接表 摘要和简介 语料库编撰 政治立场分类 总结和结论 限制和道德声明 致谢和参考文献 A. OSCAR 22.01 中的报纸 B. 主题 C. 各报纸主题分布 D. ChatGPT 和 Bard 文章生成的主题 E. 文章层面的立场分类 F. 培训详情 2. 语料库建设 我们将任务视为一个包含两个类别的分类问题：左派 (L) 和右派 (R) 政治倾向。这是对真实问题的简化，其中文章也可能是中立的，并且可能存在不同程度的偏见。以前的工作依赖于 3 或 5 个类别，始终包括中立选项（Baly 等人，2020 年；Aksenov 等人，2021 年）。在这些工作中，数据是手动注释的，从而创建了高质量的训练数据，但也在语言和国家/地区方面限制了工作范围。当使用细粒度分类量表时，作者承认分类器对新来源的概括性很差。另一方面，García-Díaz 等人 (2022) 和 Russo 等人 (2023) 排除了中立类，分别对西班牙和意大利政客的推文进行二元或多类左-右分类，但他们的工作不包括较长的文本。二元分类可能是合理的，因为他们研究的是推文，而推文是一种人们更倾向于本能反应的类型，因此可能更加两极分化。在我们的案例中，我们需要确保分类器能够很好地推广到看不见的来源，并且我们坚持 2 类任务，同时尽量减少训练中的中性文章数量（见下文）。 据我们所知，只有一个手动注释的英文报纸语料库（Baly 等人，2020 年）和另一个德文报纸语料库（Aksenov 等人，2021 年）可用。我们遵循 Kulkarni 等人（2018 年）和 Kiesel 等人（2019 年）的精神，采取了不同的方法。我们不手动注释任何文章，但我们相信 AllSides、MB/FC、Political Watch 和维基百科（后者仅在前几个网站没有信息的情况下）对报纸偏见的分类。我们提取了美国、德国、西班牙和加泰罗尼亚报纸的这些信息。有了报纸列表、它们的 URL[4] 和它们的立场，我们使用 OSCAR（一个通过过滤 Common Crawl（Ortiz Suárez 等人，2019 年；Abadji 等人，2021 年）获得的多语言语料库）来检索文章。附录 A 列出了本文所使用的资料来源：47 家美国报纸（共 742,691 篇文章）、12 家德国报纸（共 143,200 篇文章）、38 家西班牙报纸（共 301,825 篇文章）和 19 家加泰罗尼亚报纸（共 70,496 篇文章）。 远程监督。 并非所有文章都有偏见，有些主题比其他主题更容易出现偏见。虽然报纸的体育版块通常不太容易反映政治偏见，但国际版块的情况则相反。因此，我们使用主题来选择相关训练数据的子集，用于我们的二元分类。我们使用 Mallet（McCallum，2002）对从 OSCAR 中提取的文章进行主题建模，该模型应用了带有吉布斯抽样的 LDA。我们将数据聚类为每种语言的 10 和 15 组，大致对应于报纸的部分数量。附录 B 列出了为每个主题提取的关键字。我们选择属于我们标记为国际、政府、法律与正义、经济、生活科学/生态学的主题的文章，以及特定的语言相关主题，例如英语的移民和暴力、德语的纳粹主义和西班牙语的社会。选择是在检查关键字之后进行的。对于最终数据集，我们将选定的文章合并为 10 和 15 个主题。该过程过滤掉了 49% 的西班牙语冠词、39% 的德语冠词和 31% 的英语冠词。 主题建模。 在清理之前，我们会丢弃超过 2000 个单词或少于 20 个单词的文章。之后，我们会删除页眉、页脚和检测到的任何样板文本。这些文本可能会误导神经分类器，因为它可能会鼓励分类器学习区分报纸，而不是关注它们的政治立场。我们为每种语言和立场选择一份报纸进行测试，并手动清理其文章。为了为每种语言创建平衡的训练语料库，我们从剩余的集合中随机选择类似数量的左派和右派文章。这个平衡的数据集分为训练和验证，如表 1（顶行）所示。 预处理和清理。   我们创建了一个包含 101 篇文章的多语言数据集。为此，我们定义了 101 个主题，包括房价、堕胎、烟草、巴拉克·奥巴马等，并将它们手动翻译成 4 种语言（见附录 D）。主题考虑容易有政治立场的话题，例如与女权主义、资本主义、生态主义、技术等相关的话题。我们还包括所考虑的 4 个国家/地区的人的专有名称，他们的传记可能因作者的政治立场而异。这些主题被插入到模板提示中（及其德语、西班牙语和加泰罗尼亚语的翻译）：[5] 撰写关于 [SUBJECT]en 的报纸文章 ChatGPT/Bard Corpus。 我们使用相同的主题在四个时间段内对 ChatGPT (GPT-3.5-Turbo) 进行了五次提示。我们使用 2 月 13 日 (v02)、3 月 23 日 (v03)、5 月 24 日 (v05) 和 8 月 3 日 (v08) 版本的 ChatGPT 生成数据集；我们仅使用后两种语言同时涵盖这四种语言。ChatGPTv05 生成的文本比其他版本长得多，具有面向文章的结构，其中的空格可填充作者姓名、日期和/或城市。Multilingual Bard 后来推出，我们在与 ChatGPTv8 相同的时间段内对其进行了两次提示。[6] 表 1 显示了此语料库的统计数据。  [4] 这意味着选择某个新闻机构域名下的所有文章，无论它们是否是新闻。  [5] 更具体的提示并没有导致 ChatGPT 的第一个版本风格不同，对于最后一个版本，我们添加了更多信息，例如...没有副标题。以避免过多的子部分和/或项目符号。ChatGPT 和 Bard 都没有始终正确遵循指令。我们提供的数据集包括我们使用的提示。  [6] 2023 年 8 月 14 日至 21 日，柏林发起英语和德语的讨论，巴塞罗那发起西班牙语和加泰罗尼亚语的讨论，与 ChatGPT 相反，生成取决于地点。

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