通过极性最小化损失减轻框架偏差：局限性、道德声明和参考文献

链接表

• 摘要和简介
• 相关工作
• 方法
• 实验
• 结论
• 局限性、道德声明和参考文献
• A.实验细节
• B. 生成结果

6.1. 限制

这项研究受到基准英语任务设置的约束。分析仅限于美国和英语的政治意识形态。此外，BART 模型的 1024 个子标记输入限制限制了可以作为输入包含的有偏见的源文章的数量。值得注意的是，这些限制虽然可能会影响研究结果的范围，但在自然语言处理研究中并不少见。尽管如此，未来的研究可能会受益于解决这些限制，方法是探索适用于更广泛的政治意识形态（非美国政治意识形态）和语言的替代方法，以及纳入更长的输入文本以捕捉更全面的源文章。

6.2. 道德声明

带有框架偏见的文章问题已得到广泛研究，因为它会影响读者对某个人、群体或主题的看法，从而导致两极分化。为了解决这个问题，我们的研究重点是引入一个损失函数，该函数可以与模型结合，使模型能够减少生成的摘要中的框架偏见。

然而，我们必须认识到，如果在开发自动化技术时没有仔细考虑其更广泛的影响，它也可能带来意想不到的负面影响。例如，机器学习模型可能会在其输出中引入偏见，用另一种形式的偏见取代已知的来源偏见 (Lee et al., 2022)。为了降低这种风险，Lee et al. (2022) 建议在自动生成的中性摘要中明确提及来源文章。此外，虽然我们的工作旨在消除人工生成文章中的框架偏见，但生成过程中可能会出现幻觉，这是生成模型的一个众所周知的问题 (Ji et al., 2023)。因此，如果在实际用例中实施此类自动化技术，则必须配备护栏（例如，提供来源参考）。

尽管存在这些挑战，我们的研究仍有助于减轻人类产生的框架偏见，从而减少社会两极分化。其中一个用例是帮助人类专家提供没有框架偏见的多视角合成文章。就更广泛的社会影响而言，我们希望我们的工作能够帮助在线用户在线获取更多去两极化的信息。

6.3. 参考文献

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