論文の概要: XAI in Computational Linguistics: Understanding Political Leanings in the Slovenian Parliament

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04631v1
• Date: Mon, 8 May 2023 11:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 14:39:14.542822
• Title: XAI in Computational Linguistics: Understanding Political Leanings in the Slovenian Parliament
• Title（参考訳）: 計算言語学におけるxai--スロベニア議会における政治的傾向の理解
• Authors: Bojan Evkoski and Senja Pollak
• Abstract要約: この研究は、議会の書き起こしを通じて政治的傾きを予測する機械学習モデルの開発と説明可能性について論じている。 我々は、スロベニア議会と欧州移民危機に関する熱い議論に集中しており、2014年から2020年までの書き起こしを行っている。 従来の機械学習モデルとトランスフォーマー言語モデルの両方を開発し、移民の話題に関する発言に基づいて、議会議員の左派または右派を予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.721944974277117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The work covers the development and explainability of machine learning models for predicting political leanings through parliamentary transcriptions. We concentrate on the Slovenian parliament and the heated debate on the European migrant crisis, with transcriptions from 2014 to 2020. We develop both classical machine learning and transformer language models to predict the left- or right-leaning of parliamentarians based on their given speeches on the topic of migrants. With both types of models showing great predictive success, we continue with explaining their decisions. Using explainability techniques, we identify keywords and phrases that have the strongest influence in predicting political leanings on the topic, with left-leaning parliamentarians using concepts such as people and unity and speak about refugees, and right-leaning parliamentarians using concepts such as nationality and focus more on illegal migrants. This research is an example that understanding the reasoning behind predictions can not just be beneficial for AI engineers to improve their models, but it can also be helpful as a tool in the qualitative analysis steps in interdisciplinary research.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、議会の書き起こしを通じて政治的傾きを予測する機械学習モデルの開発と説明可能性について述べる。 我々は、スロベニア議会と、2014年から2020年にかけての欧州移民危機に関する熱烈な議論に集中している。 従来の機械学習モデルとトランスフォーマー言語モデルの両方を開発し、移民の話題に関する発言に基づいて議会議員の左派右派を予測した。 どちらのモデルも大きな予測成功を示しているため、私たちは引き続き彼らの決定を説明します。 説明可能性手法を用いて, 政治的傾向の予測に最も強い影響を及ぼすキーワードやフレーズを抽出し, 左派議員は人や団結といった概念を用いて難民について語り, 右派議員は国籍などの概念を用いて, 不法移民に注目する。 この研究は、予測の背後にある推論を理解することは、aiエンジニアがモデルを改善するのに役立つだけでなく、学際研究における質的分析ステップのツールとしても有用である。

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