摘要

随着在线新闻消费的增加，新闻偏见和虚假信息的问题日益严重。BiasScanner是一款旨在通过帮助读者审查在线新闻文章来加强民主的应用程序。该系统利用预训练的大型语言模型（如OpenAI的GPT 3.5）来识别和分类新闻文章中的偏见句子，并通过一个前端Web浏览器插件提供服务。BiasScanner能够识别和分类超过20种类型的新闻偏见，是目前最精细的模型，并且是唯一部署的自动系统。该系统不仅突出显示可能存在偏见的句子，还提供每个分类决策的解释以及每篇新闻文章的总结分析。

原理

BiasScanner的工作原理基于先进的神经变换器模型，如OpenAI的GPT 3.5，这些模型经过大量未注释文本的预训练，能够有效地识别和分类新闻文章中的偏见。系统通过一个服务器端的大型语言模型来处理输入的新闻文章，识别其中的偏见句子，并通过前端浏览器插件将结果反馈给用户。该模型能够识别多种类型的偏见，包括但不限于Ad Hominem Bias、Cherry Picking Bias和False Balance Bias等。此外，BiasScanner还提供了详细的分析报告和偏见强度评分，帮助用户更全面地理解新闻内容。

流程

BiasScanner的工作流程如下：用户通过浏览器插件选择一篇在线新闻文章，插件提取文章文本并发送到服务器。服务器使用预训练的GPT 3.5模型对文本进行分析，识别出可能存在偏见的句子，并对其进行分类。分析结果随后通过插件反馈给用户，插件会在新闻文章中直接高亮显示偏见句子，并提供一个详细的偏见报告，包括偏见类型、解释和强度评分。用户还可以查看文章的整体偏见评分，该评分是基于偏见句子占总句子数的比例和所有偏见句子的平均偏见评分计算得出的。

应用

BiasScanner的应用前景广泛，特别是在新闻消费和媒体监控领域。它可以帮助读者识别和理解新闻文章中的偏见，从而做出更明智的阅读选择。此外，该系统还可用于教育目的，帮助学生学习批判性阅读和理解媒体操纵对民主的影响。未来，BiasScanner计划支持更多语言，并扩展其功能以包括仇恨言论检测、可读性评分、假新闻检测和儿童不适宜内容的识别等。