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 致谢 作者感谢匿名评论者的深刻评论和讨论。即使如此。 参考 Julien Abadji、Pedro Javier Ortiz Suárez、Laurent Romary 和 Benoît Sagot。2021 年。Ungoliant：用于生成超大规模多语言网络语料库的优化流程。2021 年大型语料库管理挑战研讨会 (CMLC-9) 论文集。利默里克，2021 年 7 月 12 日（在线活动），第 1-9 页，曼海姆。莱布尼茨德语研究所。  Dmitrii Aksenov、Peter Bourgonje、Karolina Zaczynska、Malte Ostendorff、Julian Moreno-Schneider 和 Georg Rehm。2021 年。德国新闻中政治偏见的细粒度分类：数据集和初步实验。第 5 届网络虐待和伤害研讨会 (WOAH 2021) 论文集，第 121-131 页，在线。计算语言学协会。  Ramy Baly、Giovanni Da San Martino、James Glass 和 Preslav Nakov。2020 年。我们可以发现你的偏见：预测新闻文章的政治意识形态。在 2020 年自然语言处理实证方法 (EMNLP) 会议论文集，第 4982–4991 页，在线。计算语言学协会。  Micah Carroll、Alan Chan、Henry Ashton 和 David Krueger。2023 年。表征人工智能系统的操控。arXiv 预印本 arXiv:2303.09387。  Lingjiao Chen、Matei Zaharia 和 James Zou。2023. 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