PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT

BERT驱动的英语新闻宣传技巧识别系统

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT是一个专注于英语新闻文本分析的深度学习模型。该模型能够精确定位包含宣传技巧的文本片段,并识别出18种不同类型的宣传手法。研究团队采用人工标注的新闻语料库进行训练,并创新性地设计了多粒度神经网络架构,在多项BERT基准测试中表现出色。这一工具为新闻分析和媒体素养研究提供了有力支持。

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PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT项目介绍

项目概述

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT是一个基于BERT的模型,专门用于分析和预测英语新闻文章中的宣传技巧。这个项目的目标是对文本进行细粒度分析,检测包含宣传技巧的所有片段及其类型。该模型的详细描述可以在这篇论文中找到。

模型特点

  1. 细粒度分析:不同于之前仅在文档级别进行宣传检测的方法,该模型能够识别文本中具体的宣传技巧片段。

  2. 多种宣传技巧识别:模型可以识别18种不同的宣传技巧。

  3. 基于BERT:利用BERT强大的自然语言处理能力,提高了宣传技巧识别的准确性。

  4. 可解释性:相比于其他缺乏解释性的系统,该模型提供了更好的可解释性。

使用方法

该项目提供了简单的Python代码示例,展示了如何使用模型进行预测。用户可以使用BertTokenizerFast进行分词,然后使用BertForTokenAndSequenceJointClassification模型进行预测。模型将返回序列级别和token级别的预测结果。

实际应用

该模型已经在Tanbih网站上线,用户可以在该网站上体验模型的实际效果。这为研究人员和公众提供了一个便捷的工具,用于分析新闻文章中的宣传技巧。

学术价值

该项目不仅提供了实用的模型,还为宣传技巧分析领域做出了学术贡献。相关研究已发表在2019年EMNLP-IJCNLP会议上,并提供了详细的引用信息,方便其他研究者引用和进一步研究。

开源贡献

项目采用MIT许可证,允许其他开发者自由使用和修改代码。这种开放的态度有助于推动该领域的研究和应用发展。

总的来说,PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT项目为新闻文章中的宣传技巧分析提供了一个强大而灵活的工具,它在学术研究和实际应用中都具有重要价值。

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