Fugu-MT 論文翻訳(概要): Political Leaning and Politicalness Classification of Texts

論文の概要: Political Leaning and Politicalness Classification of Texts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13913v1
Date: Fri, 18 Jul 2025 13:44:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.299607
Title: Political Leaning and Politicalness Classification of Texts
Title（参考訳）: 文章の政治学習と政治的分類
Authors: Matous Volf, Jakub Simko,
Abstract要約: 本稿では, トランスフォーマーモデルを用いて, 政治的傾きと政治的態度によるテキストの自動分類の課題に対処する。政治傾向の分類のための12のデータセットと、既存の18のデータセットを適切なラベルで拡張することで、政治的傾向の新たなデータセットを作成することで、多様なデータセットをコンパイルする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.203618099959761
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses the challenge of automatically classifying text according to political leaning and politicalness using transformer models. We compose a comprehensive overview of existing datasets and models for these tasks, finding that current approaches create siloed solutions that perform poorly on out-of-distribution texts. To address this limitation, we compile a diverse dataset by combining 12 datasets for political leaning classification and creating a new dataset for politicalness by extending 18 existing datasets with the appropriate label. Through extensive benchmarking with leave-one-in and leave-one-out methodologies, we evaluate the performance of existing models and train new ones with enhanced generalization capabilities.
Abstract（参考訳）: 本稿では, トランスフォーマーモデルを用いて, 政治的傾きと政治的態度によるテキストの自動分類の課題に対処する。我々は、これらのタスクのための既存のデータセットとモデルの包括的概要を作成し、現在のアプローチが、配布外テキストで不十分に動作するサイロ化されたソリューションを作成することを発見した。この制限に対処するために、政治的傾き分類のための12のデータセットを組み合わせて、既存の18のデータセットを適切なラベルで拡張することで、政治的に新しいデータセットを作成することで、多様なデータセットをコンパイルする。本研究では,既存のモデルの性能評価と,一般化能力の強化による新しいモデルの評価を行う。

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