論文の概要: Strategies for political-statement segmentation and labelling in unstructured text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07179v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 10:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:49:52.694761
• Title: Strategies for political-statement segmentation and labelling in unstructured text
• Title（参考訳）: 非構造化テキストにおける政治声明のセグメンテーションとラベリングの戦略
• Authors: Dmitry Nikolaev, Sean Papay,
• Abstract要約: MARPORプロジェクトの参加者によって、バイステートメントな政治的スタンスラベルを持つマニフェストの大規模なコーパスが作成されている。 本稿では,テキストデータから文を共同で分割・分類することのできる,統一された分割・ラベルのフレームワークを提案し,検証する。 本手法は,政治宣言の原文に適用した場合,競争精度が向上することを示し,英国庶民院の記録に応用することで,その研究可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5338097608867542
• License:
• Abstract: Analysis of parliamentary speeches and political-party manifestos has become an integral area of computational study of political texts. While speeches have been overwhelmingly analysed using unsupervised methods, a large corpus of manifestos with by-statement political-stance labels has been created by the participants of the MARPOR project. It has been recently shown that these labels can be predicted by a neural model; however, the current approach relies on provided statement boundaries, limiting out-of-domain applicability. In this work, we propose and test a range of unified split-and-label frameworks -- based on linear-chain CRFs, fine-tuned text-to-text models, and the combination of in-context learning with constrained decoding -- that can be used to jointly segment and classify statements from raw textual data. We show that our approaches achieve competitive accuracy when applied to raw text of political manifestos, and then demonstrate the research potential of our method by applying it to the records of the UK House of Commons and tracing the political trajectories of four major parties in the last three decades.
• Abstract（参考訳）: 議会演説と政党宣言の分析は、政治文書の計算研究の不可欠な領域となっている。 言論は教師なしの手法で圧倒的に分析されてきたが、MARPORプロジェクトの参加者によって、バイステートメントな政治的スタンスラベルを持つマニフェストの大規模なコーパスが作成されている。 最近、これらのラベルはニューラルモデルによって予測できることが示されているが、現在のアプローチは提供されたステートメント境界に依存しており、ドメイン外適用性を制限する。 本研究では,線形チェーンCRF,微調整されたテキストからテキストへのモデル,および制約付き復号化によるテキスト内学習の組み合わせに基づいて,テキストデータから文を共同で分割・分類する,一連の統一型分割・ラベルフレームワークの提案とテストを行う。 我々は,政治宣言の原文に適用した場合の競争的正確性を示し,それを英国庶民院の記録に適用し,過去30年間の4大政党の政治的軌跡を追跡することによって,我々の手法の研究可能性を示す。

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