論文の概要: Creation of the Chinese Adaptive Policy Communication Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08986v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 04:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.104062
• Title: Creation of the Chinese Adaptive Policy Communication Corpus
• Title（参考訳）: 中国アダプティブ・ポリシー・コミュニケーション・コーポレーションの創出
• Authors: Bolun Sun, Charles Chang, Yuen Yuen Ang, Pingxu Hao, Ruotong Mu, Yuchen Xu, Zhengxin Zhang,
• Abstract要約: CAPC-CGは5色分類でアノテートされた中国の政策指令の最初のオープンデータセットである。 このコーパスには、中国の最高機関が発行する国家法、行政規則、大臣規則が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.16155761486565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce CAPC-CG, the Chinese Adaptive Policy Communication (Central Government) Corpus, the first open dataset of Chinese policy directives annotated with a five-color taxonomy of clear and ambiguous language categories, building on Ang's theory of adaptive policy communication. Spanning 1949-2023, this corpus includes national laws, administrative regulations, and ministerial rules issued by China's top authorities. Each document is segmented into paragraphs, producing a total of 3.3 million units. Alongside the corpus, we release comprehensive metadata, a two-round labeling framework, and a gold-standard annotation set developed by expert and trained coders. Inter-annotator agreement achieves a Fleiss's kappa of K = 0.86 on directive labels, indicating high reliability for supervised modeling. We provide baseline classification results with several large language models (LLMs), together with our annotation codebook, and describe patterns from the dataset. This release aims to support downstream tasks and multilingual NLP research in policy communication.
• Abstract（参考訳）: 我々は,中国適応政策コミュニケーション(中央政府)コーパスであるCAPC-CGを紹介し,Angの適応政策コミュニケーション理論に基づいて,明確で曖昧な言語カテゴリーの5色分類をアノテートした中国政策指令の最初のオープンデータセットについて紹介する。 1949-2023年の間に、このコーパスには国家法、行政規則、中国の最高機関が発行する大臣規則が含まれていた。 各文書は段落に区切られ、総計330万ユニットを生産している。 コーパスの他に、包括的メタデータ、2ラウンドのラベリングフレームワーク、専門家や訓練されたプログラマによって開発されたゴールドスタンダードのアノテーションもリリースしています。 アノテーション間の合意は、指示ラベル上のFleissのK = 0.86のカッパを達成し、教師付きモデリングの信頼性が高いことを示す。 いくつかの大きな言語モデル(LLM)でベースライン分類結果を提供し、アノテーションコードブックとともにデータセットからパターンを記述する。 このリリースは、下流タスクとポリシーコミュニケーションにおける多言語NLP研究をサポートすることを目的としている。

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