Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distant Reading of the German Coalition Deal: Recognizing Policy Positions with BERT-based Text Classification

論文の概要: Distant Reading of the German Coalition Deal: Recognizing Policy Positions with BERT-based Text Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14648v1
Date: Fri, 30 Dec 2022 12:20:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 16:21:09.428735
Title: Distant Reading of the German Coalition Deal: Recognizing Policy Positions with BERT-based Text Classification
Title（参考訳）: ドイツ連合契約の遠隔読解:BERTに基づくテキスト分類による政策位置の認識
Authors: Michael Zylla and Thomas Haider
Abstract要約: 我々は、2021年の連立合意に対する個々の政党の貢献を特定するために、ドイツの党宣言に基づいて訓練されたBERTモデルを使用します。本研究では、2021年の連立合意に対する各党の貢献を特定するために、ドイツの党宣言に基づいて訓練されたBERTモデルを用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automated text analysis has become a widely used tool in political science. In this research, we use a BERT model trained on German party manifestos to identify the individual parties' contribution to the coalition agreement of 2021.
Abstract（参考訳）: 自動テキスト分析は政治科学において広く使われているツールとなっている。本研究では,2021年の連立協定における各政党の貢献を識別するために,ドイツ政党宣言に基づいて訓練されたbertモデルを用いた。

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