Fugu-MT 論文翻訳(概要): PUBLICSPEAK: Hearing the Public with a Probabilistic Framework in Local Government

論文の概要: PUBLICSPEAK: Hearing the Public with a Probabilistic Framework in Local Government

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11743v1
Date: Fri, 14 Mar 2025 17:04:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 16:00:28.588144
Title: PUBLICSPEAK: Hearing the Public with a Probabilistic Framework in Local Government
Title（参考訳）: PUBLICSPEAK:地方自治体における確率的枠組みによる大衆の聴取
Authors: Tianliang Xu, Eva Maxfield Brown, Dustin Dwyer, Sabina Tomkins,
Abstract要約: PUBLICSPEAKは,地方自治体の会合で公的な発言を発見できる確率的枠組みである。 PUBLICSPEAKが平均して10%向上し,最大40%向上することが確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.01499944454332829
License:
Abstract: Local governments around the world are making consequential decisions on behalf of their constituents, and these constituents are responding with requests, advice, and assessments of their officials at public meetings. So many small meetings cannot be covered by traditional newsrooms at scale. We propose PUBLICSPEAK, a probabilistic framework which can utilize meeting structure, domain knowledge, and linguistic information to discover public remarks in local government meetings. We then use our approach to inspect the issues raised by constituents in 7 cities across the United States. We evaluate our approach on a novel dataset of local government meetings and find that PUBLICSPEAK improves over state-of-the-art by 10% on average, and by up to 40%.
Abstract（参考訳）: 世界中の地方自治体は、その構成員を代表して連続的な決定を下しており、これらの構成員は、公開会議で職員の要請、助言、評価に答えている。多くの小さなミーティングは、伝統的なニュースルームではカバーできない。 PUBLICSPEAKは、ミーティングの構造、ドメイン知識、言語情報を利用して、地方自治体の会合で公的な発言を発見できる確率的フレームワークである。次に、我々のアプローチを用いて、米国内の7都市で構成員が提起した問題を調査する。 PUBLICSPEAKが平均して10%向上し,最大40%向上することが確認された。

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