論文の概要: Machine Learning and Statistical Approaches to Measuring Similarity of Political Parties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03079v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 17:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 13:22:51.812137
• Title: Machine Learning and Statistical Approaches to Measuring Similarity of Political Parties
• Title（参考訳）: 機械学習と政党の類似度測定への統計的アプローチ
• Authors: Daria Boratyn, Damian Brzyski, Beata Kosowska-G\k{a}sto{\l}, Jan Rybicki, Wojciech S{\l}omczy\'nski, Dariusz Stolicki
• Abstract要約: 政党制度をメートル法政策空間にマッピングすることは、政治科学における主要な方法論的問題の一つである。 我々は,この問題を解決するために,大きなトランスフォーマーベース言語モデルを含む自然言語処理の進歩をどのように適用できるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893345190925177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mapping political party systems to metric policy spaces is one of the major methodological problems in political science. At present, in most political science project this task is performed by domain experts relying on purely qualitative assessments, with all the attendant problems of subjectivity and labor intensiveness. We consider how advances in natural language processing, including large transformer-based language models, can be applied to solve that issue. We apply a number of texts similarity measures to party political programs, analyze how they correlate with each other, and -- in the absence of a satisfactory benchmark -- evaluate them against other measures, including those based on expert surveys, voting records, electoral patterns, and candidate networks. Finally, we consider the prospects of relying on those methods to correct, supplement, and eventually replace expert judgments.
• Abstract（参考訳）: 政党システムを計量政策空間にマッピングすることは、政治科学における主要な方法論的問題の一つである。 現在、ほとんどの政治科学プロジェクトでは、このタスクは純粋に質的評価に頼り、主観性と労働集約性の全ての問題に依存するドメインの専門家によって行われる。 我々は,この問題を解決するために,大きなトランスフォーマーベース言語モデルを含む自然言語処理の進歩をどのように適用できるかを検討する。 我々は、政党の政治プログラムに多くのテキスト類似度尺度を適用し、それらをどのように相互に関連づけるかを分析し、満足のいくベンチマークがなければ、専門家の調査、投票記録、選挙パターン、候補者ネットワークなどに基づく他の指標に対して評価する。 最後に、専門家の判断を訂正し、補足し、最終的に置き換える方法について考察する。

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