NOOZ.AI: Wise Up to Media Bias
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關於此應用程式
NOOZ.AI 是一個人工智能驅動的新聞聚合器，它使用自然語言處理和機器學習來分析新聞，以幫助讀者識別新聞媒體的影響力。
NOOZ.AI 提供以下內容：
文章分析：通過每個新聞列表上的意見、情緒、宣傳、修訂和幽靈編輯標籤，直觀地了解媒體偏見。
意見分析：了解記者對故事主題表達了多少個人感受、觀點或判斷。意見分數分為 5 個意見標籤：中性、輕微、部分、高和極端。
情緒分析：衡量記者對故事主題的積極性（同情和支持）或消極性（對抗和反對）。情緒分數分為 5 個情緒標籤：非常負面、負面、中性、正面和非常正面。
宣傳分析：通過識別多達 18 種可能的說服技術的使用來檢測潛在的虛假信息。發現的一些更常見的宣傳類型是“揮舞旗幟”、“點名、貼標籤”、“誇大、最小化”、“訴諸恐懼和偏見”和“加載語言”，僅舉幾例。
修訂分析：調查新聞故事的演變以及作者對觀點、情緒和宣傳的操縱。我們的分析揭示了特定新聞文章的每個已發布版本中的所有更改，並確定了當發布者在進行更改後未更新發布日期時發生的“幽靈編輯”。
NOOZ.AI 提供以下內容：
文章分析：通過每個新聞列表上的意見、情緒、宣傳、修訂和幽靈編輯標籤，直觀地了解媒體偏見。
意見分析：了解記者對故事主題表達了多少個人感受、觀點或判斷。意見分數分為 5 個意見標籤：中性、輕微、部分、高和極端。
情緒分析：衡量記者對故事主題的積極性（同情和支持）或消極性（對抗和反對）。情緒分數分為 5 個情緒標籤：非常負面、負面、中性、正面和非常正面。
宣傳分析：通過識別多達 18 種可能的說服技術的使用來檢測潛在的虛假信息。發現的一些更常見的宣傳類型是“揮舞旗幟”、“點名、貼標籤”、“誇大、最小化”、“訴諸恐懼和偏見”和“加載語言”，僅舉幾例。
修訂分析：調查新聞故事的演變以及作者對觀點、情緒和宣傳的操縱。我們的分析揭示了特定新聞文章的每個已發布版本中的所有更改，並確定了當發布者在進行更改後未更新發布日期時發生的“幽靈編輯”。
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