NOOZ.AI: Wise Up to Media Bias
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NOOZ.AI는 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하여 뉴스를 분석하여 독자가 뉴스 미디어 영향력을 식별할 수 있도록 지원하는 AI 기반 뉴스 수집기입니다.
NOOZ.AI는 다음을 제공합니다.
기사 분석: 각 뉴스 목록에 대한 의견, 감정, 선전, 수정 및 고스트 편집에 대한 레이블을 통해 미디어 편견에 대한 시각적 통찰력을 얻으십시오.
의견 분석: 저널리스트가 기사의 주제에 대한 개인적인 감정, 견해 또는 판단을 얼마나 표현하는지 알아보십시오. 의견 점수는 5가지 의견 레이블로 그룹화됩니다: 중립, 약간, 부분적, 높음 및 극단적입니다.
감정 분석: 기사의 주제에 대한 기자의 긍정(공감 및 지지) 또는 부정(적대 및 반대)을 측정합니다. 감정 점수는 매우 부정적, 부정적, 중립적, 긍정적, 매우 긍정적인 5가지 감정 레이블로 그룹화됩니다.
선전 분석: 최대 18가지 가능한 설득 기술의 사용을 식별하여 잠재적인 허위 정보를 감지합니다. 발견되는 더 일반적인 유형의 선전에는 "깃발 흔들기", "이름 부르기, 레이블 지정", "과장, 최소화", "공포와 편견에 호소" 및 "장전된 언어"가 있습니다.
수정 분석: 시간이 지남에 따라 뉴스 기사의 진화와 작가의 의견, 감정 및 선전 조작을 조사합니다. 당사의 분석은 특정 뉴스 기사의 게시된 각 개정판의 모든 변경 사항을 표시하고 게시자가 변경 후 게시 날짜를 업데이트하지 않을 때 발생하는 "고스트 편집"을 식별합니다.
NOOZ.AI는 다음을 제공합니다.
기사 분석: 각 뉴스 목록에 대한 의견, 감정, 선전, 수정 및 고스트 편집에 대한 레이블을 통해 미디어 편견에 대한 시각적 통찰력을 얻으십시오.
의견 분석: 저널리스트가 기사의 주제에 대한 개인적인 감정, 견해 또는 판단을 얼마나 표현하는지 알아보십시오. 의견 점수는 5가지 의견 레이블로 그룹화됩니다: 중립, 약간, 부분적, 높음 및 극단적입니다.
감정 분석: 기사의 주제에 대한 기자의 긍정(공감 및 지지) 또는 부정(적대 및 반대)을 측정합니다. 감정 점수는 매우 부정적, 부정적, 중립적, 긍정적, 매우 긍정적인 5가지 감정 레이블로 그룹화됩니다.
선전 분석: 최대 18가지 가능한 설득 기술의 사용을 식별하여 잠재적인 허위 정보를 감지합니다. 발견되는 더 일반적인 유형의 선전에는 "깃발 흔들기", "이름 부르기, 레이블 지정", "과장, 최소화", "공포와 편견에 호소" 및 "장전된 언어"가 있습니다.
수정 분석: 시간이 지남에 따라 뉴스 기사의 진화와 작가의 의견, 감정 및 선전 조작을 조사합니다. 당사의 분석은 특정 뉴스 기사의 게시된 각 개정판의 모든 변경 사항을 표시하고 게시자가 변경 후 게시 날짜를 업데이트하지 않을 때 발생하는 "고스트 편집"을 식별합니다.
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Bug fixes
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