Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting and Analyzing Law-Making in Kenya

論文の概要: Predicting and Analyzing Law-Making in Kenya

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05493v1
Date: Tue, 9 Jun 2020 20:21:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-23 14:29:01.051177
Title: Predicting and Analyzing Law-Making in Kenya
Title（参考訳）: ケニアにおける法律の予測と分析
Authors: Oyinlola Babafemi and Adewale Akinfaderin
Abstract要約: 結果を予測するために,請求書から抽出した特徴を組み合わせた機械学習モデルを開発し,訓練した。法案のテキストは、法案が提出された年月や、法案が属するカテゴリほど関連性がないことを観察した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.012691047660244334
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modelling and analyzing parliamentary legislation, roll-call votes and order of proceedings in developed countries has received significant attention in recent years. In this paper, we focused on understanding the bills introduced in a developing democracy, the Kenyan bicameral parliament. We developed and trained machine learning models on a combination of features extracted from the bills to predict the outcome - if a bill will be enacted or not. We observed that the texts in a bill are not as relevant as the year and month the bill was introduced and the category the bill belongs to.
Abstract（参考訳）: 近年,先進国における議会立法のモデル化と分析,ロールコール投票,手続の順序が注目されている。本稿では,民主化の進展にともなう法案,ケニア二院制議会の理解に焦点をあてる。法案が成立するかどうかを予測するために、請求書から抽出された特徴の組み合わせに基づいて、機械学習モデルを開発し、トレーニングしました。我々は、法案のテキストは、法案が導入された年月や、法案が属するカテゴリほど関連性がないことを観察した。

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