論文の概要: C-QUERI: Congressional Questions, Exchanges, and Responses in Institutions Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.21548v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 20:34:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:53.990777
• Title: C-QUERI: Congressional Questions, Exchanges, and Responses in Institutions Dataset
• Title（参考訳）: C-QUERI:機関データセットにおける議会質問・交換・対応
• Authors: Manjari Rudra, Daniel Magleby, Sujoy Sikdar,
• Abstract要約: 政治インタビューや公聴会の質問は、情報収集以上の戦略的目的に役立っている。 議会の公聴会は政治問題を研究するための特に豊かで魅力的な場所を提供する。 本研究では,非構造的補聴書から質問応答対を抽出するパイプラインを構築し,第108回から第117回までの委員会聴聞会の新たなデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.491109220586182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Questions in political interviews and hearings serve strategic purposes beyond information gathering including advancing partisan narratives and shaping public perceptions. However, these strategic aspects remain understudied due to the lack of large-scale datasets for studying such discourse. Congressional hearings provide an especially rich and tractable site for studying political questioning: Interactions are structured by formal rules, witnesses are obliged to respond, and members with different political affiliations are guaranteed opportunities to ask questions, enabling comparisons of behaviors across the political spectrum. We develop a pipeline to extract question-answer pairs from unstructured hearing transcripts and construct a novel dataset of committee hearings from the 108th--117th Congress. Our analysis reveals systematic differences in questioning strategies across parties, by showing the party affiliation of questioners can be predicted from their questions alone. Our dataset and methods not only advance the study of congressional politics, but also provide a general framework for analyzing question-answering across interview-like settings.
• Abstract（参考訳）: 政治インタビューや公聴会の質問は、情報収集以上の戦略的目的に役立ち、パルチザンの物語を前進させ、大衆の認識を形作る。 しかし、これらの戦略的な側面は、そのような言説を研究するための大規模なデータセットが不足しているため、まだ検討されていない。 相互作用は形式的な規則によって構成され、証人は応答する義務があり、異なる政治的関係を持つメンバーは質問する機会を保証され、政治的スペクトルをまたいだ行動の比較を可能にする。 本研究では,非構造的補聴書から質問応答対を抽出するパイプラインを構築し,第108回から第117回までの委員会聴聞会の新たなデータセットを構築した。 分析の結果,当事者間の質問方略の体系的差異が明らかとなり,質問者の当事者関係は質問者単独で予測できることがわかった。 我々のデータセットと手法は、議会政治の研究を前進させるだけでなく、インタビューのような状況で質問応答を分析するための一般的な枠組みも提供する。

関連論文リスト

• Unveiling Political Influence Through Social Media: Network and Causal Dynamics in the 2022 French Presidential Election [0.0]
  2022年のフランス大統領選挙では、政治候補者とその近しいネットワークが投稿した重要なトピックについて、毎日のTwitterメッセージを収集しました。 データ駆動型アプローチを用いて、政党間の相互作用を分析し、政治討論の風景を形成する中心的なトピックを特定します。 以上の結果から, 保健政策や外交政策といった特定の課題が, 特に急激な選挙期において, 政党間の影響力の触媒としてどのように振る舞うかが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-19T16:35:02Z)
• The Impact of Persona-based Political Perspectives on Hateful Content Detection [4.04666623219944]
  政治的に多様な言語モデルは、多くの研究者や組織にアクセスできない計算資源を必要とする。 近年の研究では、ペルソナをベースとしたプロンプトが、追加の訓練なしに、モデルアウトプットに政治的多様性をもたらすことが確認されている。 本稿では、下流業務における政治的事前訓練に匹敵する結果が得られるかどうかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T09:53:17Z)
• Few-shot Policy (de)composition in Conversational Question Answering [54.259440408606515]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて数ショット設定でポリシーコンプライアンスを検出するニューラルシンボリックフレームワークを提案する。 提案手法は,回答すべきサブクエストを抽出し,文脈情報から真理値を割り当て,与えられたポリシーから論理文の集合を明示的に生成することで,政策コンプライアンスに関する会話に対して健全な理由を示す。 本手法は,PCDおよび会話機械読解ベンチマークであるShARCに適用し,タスク固有の微調整を伴わずに競合性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T08:40:15Z)
• "I Never Said That": A dataset, taxonomy and baselines on response clarity classification [4.16330182801919]
  本稿では,応答の明瞭さを検出し分類するタスクを編み出した新しい分類法を提案する。 提案する2段階分類法は,質問に対する回答の明瞭度を,質問に対する情報提供の観点から明らかにする。 ChatGPTと人間のアノテーションを組み合わせて、政治インタビューから個別のQAペアを収集、検証、注釈付けします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T20:15:06Z)
• Measuring the Quality of Answers in Political Q&As with Large Language Models [0.5261718469769449]
  本稿では,政治質問・回答セッションにおける回答の質を評価するための新しいアプローチを提案する。 質問文からランダムな回答の集合において、その回答がいかに簡単かつ正確に認識できるかに基づいて、回答の品質を計測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T21:16:53Z)
• Discourse Analysis via Questions and Answers: Parsing Dependency Structures of Questions Under Discussion [57.43781399856913]
  この研究は、談話分析にQUD(Language framework of Questions Under discussion)を採用する。 我々は、文間の関係を、徹底的なきめ細かい質問とは対照的に、自由形式の質問として特徴づける。 完全文書上の質問の依存関係構造を導出する第一種QUDを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T03:53:12Z)
• What should I Ask: A Knowledge-driven Approach for Follow-up Questions Generation in Conversational Surveys [63.51903260461746]
  対話型調査における知識駆動型フォローアップ質問生成のための新しい課題を提案する。 そこで我々は,対話履歴とラベル付き知識を用いた人手によるフォローアップ質問の新しいデータセットを構築した。 次に,その課題に対する2段階の知識駆動モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T00:57:33Z)
• A Dataset of Information-Seeking Questions and Answers Anchored in Research Papers [66.11048565324468]
  1,585の自然言語処理論文に関する5,049の質問のデータセットを提示する。 各質問は、対応する論文のタイトルと要約のみを読むNLP実践者によって書かれ、質問は全文に存在する情報を求めます。 他のQAタスクでうまく機能する既存のモデルは、これらの質問に答える上ではうまく機能せず、論文全体から回答する際には、少なくとも27 F1ポイントパフォーマンスが低下します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T00:12:34Z)
• PolicyQA: A Reading Comprehension Dataset for Privacy Policies [77.79102359580702]
  既存のWebサイトプライバシポリシ115のコーパスから算出した,25,017の理解スタイルの例を含むデータセットであるPolicyQAを提案する。 既存の2つのニューラルQAモデルを評価し、厳密な分析を行い、ポリシQAが提供する利点と課題を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T09:04:58Z)

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。