論文の概要: SpeakGer: A meta-data enriched speech corpus of German state and federal parliaments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17886v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 14:00:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:56:17.847734
- Title: SpeakGer: A meta-data enriched speech corpus of German state and federal parliaments
- Title（参考訳）: SpeakGer: メタデータに富んだドイツ国家と連邦議会のスピーチコーパス
- Authors: Kai-Robin Lange, Carsten Jentsch,
- Abstract要約: SpeakGerデータセットは、1947年から2023年までのドイツ連邦議会とドイツ連邦議会の16州すべてからの議論で構成されている。
このデータセットには、聴衆からのスピーチに対する反応と、講演者のパーティー、年齢、選挙区、政党の政治的アライメントに関する情報という形で、豊富なメタデータが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12277343096128711
- License:
- Abstract: The application of natural language processing on political texts as well as speeches has become increasingly relevant in political sciences due to the ability to analyze large text corpora which cannot be read by a single person. But such text corpora often lack critical meta information, detailing for instance the party, age or constituency of the speaker, that can be used to provide an analysis tailored to more fine-grained research questions. To enable researchers to answer such questions with quantitative approaches such as natural language processing, we provide the SpeakGer data set, consisting of German parliament debates from all 16 federal states of Germany as well as the German Bundestag from 1947-2023, split into a total of 10,806,105 speeches. This data set includes rich meta data in form of information on both reactions from the audience towards the speech as well as information about the speaker's party, their age, their constituency and their party's political alignment, which enables a deeper analysis. We further provide three exploratory analyses, detailing topic shares of different parties throughout time, a descriptive analysis of the development of the age of an average speaker as well as a sentiment analysis of speeches of different parties with regards to the COVID-19 pandemic.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理の政治的テキストやスピーチへの適用は、一人が読めない大きなテキストコーパスを分析する能力によって、政治科学においてますます重要になっている。
しかし、このようなテキストコーパスは、しばしば重要なメタ情報がなく、例えば、話者のパーティー、年齢または選挙区について詳述し、よりきめ細かい研究課題に合わせた分析を提供するために使用できる。
このような質問に自然言語処理などの定量的アプローチで答えられるように、1947-2023年のドイツ連邦議会とドイツ連邦議会の議論からなるSpeakGerデータセットを、合計10,806,105のスピーチに分割した。
このデータセットには、聴衆からのスピーチに対する反応と、話者のパーティー、年齢、選挙区、政党の政治的アライメントに関する情報という形で、豊かなメタデータが含まれており、より深い分析を可能にする。
さらに,3つの探索分析,時間を通じて異なる当事者の話題共有の詳細な説明,平均話者の年齢の発達に関する記述的分析,および新型コロナウイルスのパンデミックに関する各当事者のスピーチの感情分析も提供する。
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