論文の概要: Toward a digital twin of U.S. Congress

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00006v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 21:33:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 01:46:36.974561
• Title: Toward a digital twin of U.S. Congress
• Title（参考訳）: 米国議会のデジタル双生児を目指して
• Authors: Hayden Helm, Tianyi Chen, Harvey McGuinness, Paige Lee, Brandon Duderstadt, Carey E. Priebe,
• Abstract要約: 我々は、各期間に米国議会議員のすべてのつぶやきを含む、日々更新されたデータセットを紹介、提供します。 このデータの議会固有のサブセットを備えた現代の言語モデルでは、実際のツイートとほとんど区別できないツイートを生成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.41179786444486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we provide evidence that a virtual model of U.S. congresspersons based on a collection of language models satisfies the definition of a digital twin. In particular, we introduce and provide high-level descriptions of a daily-updated dataset that contains every Tweet from every U.S. congressperson during their respective terms. We demonstrate that a modern language model equipped with congressperson-specific subsets of this data are capable of producing Tweets that are largely indistinguishable from actual Tweets posted by their physical counterparts. We illustrate how generated Tweets can be used to predict roll-call vote behaviors and to quantify the likelihood of congresspersons crossing party lines, thereby assisting stakeholders in allocating resources and potentially impacting real-world legislative dynamics. We conclude with a discussion of the limitations and important extensions of our analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデルに基づく米国議会議員の仮想モデルが,デジタルツインの定義を満足する証拠を提供する。 特に、日次更新データセットの高レベルな説明と提供を行い、各期間に米国議会議員のすべてのつぶやきを含む。 このデータの議会固有のサブセットを備えた現代の言語モデルでは、実際のツイートとほとんど区別できないツイートを生成できることを実証する。 生成されたつぶやきは、投票行動のロールコールを予測し、議員が党の列を横切る可能性の定量化にどのように使えるかを説明し、それによって利害関係者がリソースを割り当て、現実の立法のダイナミクスに影響を及ぼすのを手助けする。 分析の限界と重要な拡張について論じる。

関連論文リスト

• The study of short texts in digital politics: Document aggregation for topic modeling [0.0]
  コーパスを分割する自然単位に基づいて,短い文書をより大きな文書に集約する効果について検討する。 我々は2016年4月から2020年9月までの米国の州議会によるツイート100万件を分析した。 アカウントレベルで集計されたドキュメントでは、トピックは個々のツイートを使用する場合よりも、個々の状態と関連付けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T01:05:46Z)
• Political Actor Agent: Simulating Legislative System for Roll Call Votes Prediction with Large Language Models [9.0463587094323]
  政治アクターエージェント(PAA)は、制限を克服するために大規模言語モデルを利用する新しいフレームワークである。 ロールプレイングアーキテクチャを採用し、立法制度をシミュレートすることで、PAAはロールコール投票を予測するためのスケーラブルで解釈可能なパラダイムを提供する。 我々は,第117-118回衆議院議員投票記録を用いた総合的な実験を行い,PAAの優れた性能と解釈可能性について検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T03:06:28Z)
• Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican legislative election [55.41644538483948]
  選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。 地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T12:40:05Z)
• Artificial intelligence-driven digital twin of a modern house demonstrated in virtual reality [0.0]
  デジタルツイン(Digital twin)は、リアルタイム予測、最適化、監視、制御、意思決定の改善のためにデータとシミュレータによって実現された物理資産の仮想表現である。 近年、この問題に対処するために能力レベルの概念が導入されている。 その能力に基づいて、デジタル双生児は、独立性、記述性、診断性、予測性、規範性、自律性と呼ばれる、0から5の尺度で分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T08:48:37Z)
• Cross-Lingual Dialogue Dataset Creation via Outline-Based Generation [70.81596088969378]
  言語間アウトラインに基づく対話データセット(COD)は、自然言語の理解を可能にする。 CODは、4つの異なる言語で対話状態の追跡とエンドツーエンドの対話モデリングと評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T18:11:21Z)
• Prediction of Political Leanings of Chinese Speaking Twitter Users [0.0]
  まず、有名な政治人物とその関連ユーザーのツイートをスクラップしてデータを収集する。 第二に、中国共産党への承認を示すグループと、そうでないグループである。 Twitter上のツイートからユーザの政治的スタンスを理解するために,高精度な分類モデルを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T03:18:10Z)
• Exploiting BERT For Multimodal Target SentimentClassification Through Input Space Translation [75.82110684355979]
  オブジェクト認識変換器を用いて入力空間内の画像を変換する2ストリームモデルを提案する。 次に、翻訳を利用して、言語モデルに多モーダル情報を提供する補助文を構築する。 2つのマルチモーダルTwitterデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T18:02:38Z)
• Sentiment analysis in tweets: an assessment study from classical to modern text representation models [59.107260266206445]
  Twitterで公開された短いテキストは、豊富な情報源として大きな注目を集めている。 非公式な言語スタイルや騒々しい言語スタイルといったそれらの固有の特徴は、多くの自然言語処理(NLP)タスクに挑戦し続けている。 本研究では,22データセットの豊富なコレクションを用いて,ツイートに表される感情を識別する既存言語モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T21:05:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。