Nous sommes fiers de partager la première publication de recherche du Le French News Lab : Au-delà du discours de haine et des biais médiatiques : détection du langage préjudiciable dans les actualités politiques françaises.
L'article introduit une tâche et un jeu de données fondés sur la théorie pour identifier le cadrage identitaire préjudiciable dans l'actualité politique française — un phénomène qui se situe entre les catégories traditionnelles de discours haineux et les notions plus larges de biais médiatiques. Il présente également des résultats de benchmark montrant que les modèles transformers affinés surpassent substantiellement les baselines lexicales sur cette tâche.
Cette publication marque une étape importante dans notre agenda de recherche plus large sur le discours politique français, le cadrage médiatique et les sciences sociales computationnelles. Elle établit un premier jalon de recherche pour les travaux futurs du French News Lab sur le cadrage nuisible, l'analyse du langage public et les récits médiatiques francophones.
Résultats en bref
0.820
F1 — CamemBERT-large
0.892
PR-AUC — CamemBERT-large
3
Modèles évalués
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