論文の概要: MDAF: A Multi-Dimensional Annotation Framework for Automated Foreign Policy Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.16219v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 09:26:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 00:46:13.039039
• Title: MDAF: A Multi-Dimensional Annotation Framework for Automated Foreign Policy Analysis
• Title（参考訳）: MDAF: 自動外国政策分析のための多次元アノテーションフレームワーク
• Abstract要約: 政府のウェブサイトには、外交政策に関する大量の文書による証拠が含まれている。 本稿では、ポリシーテキストから構造化情報を抽出し、それを標準化されたイベントデータに変換するスケーラブルなアプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Government websites contain a vast but underexploited body of textual evidence on foreign policy. This article develops a scalable approach for extracting structured information from policy texts and converting it into standardized event data, with policy event defined broadly as a statement or action. It proposes MDAF integrating an LLM workflow to automate foreign policy text identification, information extraction, and event classification. Empirically, it applies this approach to China-related texts from Five Eyes countries. The analysis shows that the resulting database supports systematic cross-national comparison, reveals variation in how states frame and implement China policy, and traces the temporal evolution of these policy profiles. This article contributes to foreign policy analysis and the methodological development of computational international relations.
• Abstract（参考訳）: 政府のウェブサイトには、外交政策に関する大量の文書による証拠が含まれている。 本稿では、ポリシーテキストから構造化情報を抽出し、それを標準化されたイベントデータに変換するスケーラブルなアプローチを開発し、ポリシーイベントを声明やアクションとして広く定義する。 MDAF は LLM ワークフローを統合し,外部政策テキストの識別,情報抽出,イベント分類を自動化する。 実証的には、このアプローチは、五目諸国の中国関連テキストに適用される。 分析の結果、得られたデータベースは、体系的な国家間比較をサポートし、国家の中国政策の枠組みと実施の仕方の変化を明らかにし、これらの政策プロファイルの時間的進化を辿っている。 本稿では,海外政策分析と計算国際関係の方法論的発展に貢献する。

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