論文の概要: Understanding Politics via Contextualized Discourse Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15784v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 18:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:11:42.421029
• Title: Understanding Politics via Contextualized Discourse Processing
• Title（参考訳）: 文脈化談話処理による政治理解
• Authors: Rajkumar Pujari and Dan Goldwasser
• Abstract要約: 政治家は、しばしば出来事に反応する際の基本的な議題を持つ。 我々のモデルは、複数の文書を一度に処理し、複数の問題やイベントに関する複数のエンティティの合成表現を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.45844219516005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Politicians often have underlying agendas when reacting to events. Arguments in contexts of various events reflect a fairly consistent set of agendas for a given entity. In spite of recent advances in Pretrained Language Models (PLMs), those text representations are not designed to capture such nuanced patterns. In this paper, we propose a Compositional Reader model consisting of encoder and composer modules, that attempts to capture and leverage such information to generate more effective representations for entities, issues, and events. These representations are contextualized by tweets, press releases, issues, news articles, and participating entities. Our model can process several documents at once and generate composed representations for multiple entities over several issues or events. Via qualitative and quantitative empirical analysis, we show that these representations are meaningful and effective.
• Abstract（参考訳）: 政治家はしばしば、出来事に反応する際の基本的な議題を持つ。 様々なイベントの文脈における議論は、与えられたエンティティに対するかなり一貫したアジェンダの集合を反映している。 近年のPLM(Pretrained Language Models)の進歩にもかかわらず、これらのテキスト表現はそのようなニュアンスなパターンを捉えるように設計されていない。 本稿では,エンコーダとコントリビュータモジュールからなる合成リーダモデルを提案し,それらの情報を利用して,エンティティやイシュー,イベントをより効果的に表現する手法を提案する。 これらの表現は、ツイート、プレスリリース、イシュー、ニュース記事、参加するエンティティによってコンテキスト化される。 我々のモデルは、複数の文書を一度に処理し、複数の問題やイベントに関する複数のエンティティの合成表現を生成する。 定性的かつ定量的な実証分析により,これらの表現は有意義かつ効果的であることを示す。

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