균형 잡힌 뉴스 소비를 위한 한국어 뉴스의 사건 대상 입장 탐지

Q: 이 논문에서 정의한 사건 대상 입장 탐지란 무엇인가?

사건 대상 입장 탐지는 뉴스 기사(제목 H 및 본문 B 쌍으로 구성)가 특정 사건 E에 대해 표현하고 있는 관점 S(비판, 중립, 지지 중 하나)를 예측하는 자연어 처리 과업이다. 이는 뉴스 플랫폼에서 독자들이 균형 잡힌 시각으로 사건을 이해하고 공정한 온라인 환경을 조성하는 데 기여한다.

Q: 뉴스 기사의 입장을 탐지할 때 본문 정보 활용과 두 기사의 상대적 입장 비교가 효과적인가?

연구 결과, 뉴스 기사의 입장을 탐지할 때 제목만 사용하는 것보다 본문 정보를 함께 활용하는 것이 예측 성능을 높이는 데 필수적이다. 또한, 단일 기사의 입장을 독립적으로 판단하는 것보다 두 기사의 상대적 입장을 직접 비교하는 방식이 더 정확한 예측을 가능하게 한다.

이다현; 한지영; 박건우

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이다현 (숭실대학교) 한지영 (카이스트) 박건우 (숭실대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집

발행연도: 2025.2

수록면: 554 - 559 (6page)

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이 연구는 '사건'을 대상으로 하는 입장 탐지 문제를 정의하고, 사회적으로 의견이 나뉜 17 개의 사건에 대한 787 개 기사를 수작업 라벨링한 한국어 데이터셋을 소개한다. 또한 언어 모델을 활용한 예측 실험을 통해 본문 정보의 활용과 두 기사의 상대적 입장을 비교하는 방법이 효과적임을 보인다. 연구 내용은 뉴스 플랫폼에서 다양한 관점의 기사를 제공하고 독자들이 균형 잡힌 시각으로 사건을 이해하도록 돕는 등 공정한 온라인 환경을 조성하는 데 기여할 수 있을 것이다.

#사건 대상 입장 탐지 #뉴스 소비 #데이터셋 #LLM

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