論文の概要: Natural Language Processing for Policymaking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03490v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 14:34:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 16:14:57.870006
• Title: Natural Language Processing for Policymaking
• Title（参考訳）: 政策立案のための自然言語処理
• Authors: Zhijing Jin, Rada Mihalcea
• Abstract要約: 自然言語処理(NLP)は、テキストをポリシー作成に必要な重要な情報に解析するために計算ツールを使用する。 テキスト分類,トピックモデリング,イベント抽出,テキストスケーリングなど,NLPの一般的な手法を紹介する。 我々はNLPを政策立案に使用する際の潜在的な制限と倫理的懸念を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93331735602826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language is the medium for many political activities, from campaigns to news reports. Natural language processing (NLP) uses computational tools to parse text into key information that is needed for policymaking. In this chapter, we introduce common methods of NLP, including text classification, topic modeling, event extraction, and text scaling. We then overview how these methods can be used for policymaking through four major applications including data collection for evidence-based policymaking, interpretation of political decisions, policy communication, and investigation of policy effects. Finally, we highlight some potential limitations and ethical concerns when using NLP for policymaking. This text is from Chapter 7 (pages 141-162) of the Handbook of Computational Social Science for Policy (2023). Open Access on Springer: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16624-2
• Abstract（参考訳）: 言語は、選挙運動から報道まで、多くの政治活動の媒体である。 自然言語処理(NLP)は、テキストをポリシー作成に必要な重要な情報に解析するために計算ツールを使用する。 本章では,テキスト分類,トピックモデリング,イベント抽出,テキストスケーリングなど,NLPの一般的な手法を紹介する。 次に、証拠に基づく政策作成のためのデータ収集、政治決定の解釈、政策コミュニケーション、政策効果の調査を含む4つの主要な応用を通じて、これらの手法がどのように政策作成に利用できるかを概説する。 最後に、NLPを政策立案に使用する際の潜在的な制限と倫理的懸念を強調した。 本文は『政策計算社会科学ハンドブック』(2023年)の第7章(141-162)から引用されている。 springerのオープンアクセス: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16624-2

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