Artwork

Nội dung được cung cấp bởi HackerNoon. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được HackerNoon hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

Developing a Natural Language Understanding Model to Characterize Cable News Bias

4:30
 
Chia sẻ
 

Manage episode 419074984 series 3474160
Nội dung được cung cấp bởi HackerNoon. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được HackerNoon hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/developing-a-natural-language-understanding-model-to-characterize-cable-news-bias.
The increasing trend of political polarization in the U.S. is reflected in media consumption patterns that indicate partisan polarization.
Check more stories related to media at: https://hackernoon.com/c/media. You can also check exclusive content about #media, #media-bias-analysis, #media-bias-in-the-usa, #cable-news-bias, #stance-analysis, #natural-language-processing, #political-polarization, #bias-in-the-news, and more.
This story was written by: @mediabias. Learn more about this writer by checking @mediabias's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
The increasing trend of political polarization in the U.S. is reflected in media consumption patterns that indicate partisan polarization. We develop an unsupervised machine learning method to characterize the bias of cable news programs without any human input. This method relies on the analysis of what topics are mentioned through Named Entity Recognition and how those topics are discussed through Stance Analysis.

  continue reading

166 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 419074984 series 3474160
Nội dung được cung cấp bởi HackerNoon. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được HackerNoon hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/developing-a-natural-language-understanding-model-to-characterize-cable-news-bias.
The increasing trend of political polarization in the U.S. is reflected in media consumption patterns that indicate partisan polarization.
Check more stories related to media at: https://hackernoon.com/c/media. You can also check exclusive content about #media, #media-bias-analysis, #media-bias-in-the-usa, #cable-news-bias, #stance-analysis, #natural-language-processing, #political-polarization, #bias-in-the-news, and more.
This story was written by: @mediabias. Learn more about this writer by checking @mediabias's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
The increasing trend of political polarization in the U.S. is reflected in media consumption patterns that indicate partisan polarization. We develop an unsupervised machine learning method to characterize the bias of cable news programs without any human input. This method relies on the analysis of what topics are mentioned through Named Entity Recognition and how those topics are discussed through Stance Analysis.

  continue reading

166 tập

ทุกตอน

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh