論文の概要: Analysing Austrian Parliamentary Speeches by Predicting Party Affiliations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32515v1
- Date: Fri, 23 Oct 2026 11:38:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.508607
- Title: Analysing Austrian Parliamentary Speeches by Predicting Party Affiliations
- Title(参考訳): 政党関係の予測によるオーストリア議会演説の分析
- Abstract要約: 本稿では,オーストリア国民評議会議員(CM)の発話特性について検討する。
オーストリアの政党間の確率分布を各言語に割り当てる細調整BERTモデルに基づく分析手法を提案する。
以上の結果から, 発話の特徴において, 共に統治する政党はより類似し, 同様に, 反対する政党は与党から遠ざかっていることが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6702608045980016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines speech characteristics of the Austrian National Council members (CMs). We introduce analysis methodology based on a fine-tuned BERT-Model which assigns to every speech a probability distribution over Austrian parties. These are then aggregated at the speaker and party level. We perform an extensive evaluation to ensure the quality of the generated distributions prior to further analysis. Instead of considering mis-assignments of predicted parties as a performance issue, we leverage them to derive insights about the CMs and political developments. Our findings show that parties that govern together become more similar in their speech characteristics, while, analogously, parties that are in opposition move further away from governing parties. Moreover, CMs who switch party usually adapt their speech characteristics only after the switch occurs. Finally, we publicly release a data set containing party affiliation predictions for the speeches of the Austrian National Council from 1996 to 2018.
- Abstract(参考訳): 本稿では,オーストリア国民評議会議員(CM)の発話特性について検討する。
オーストリアの政党間の確率分布を各言語に割り当てる細調整BERTモデルに基づく分析手法を提案する。
これらは、スピーカーとパーティーのレベルで集約される。
我々は、さらなる分析を行う前に、生成した分布の品質を保証するため、広範囲な評価を行う。
予測政党のミス・アサインをパフォーマンス問題として考えるのではなく、CMや政治発展についての洞察を導き出すために活用する。
以上の結果から, 発話の特徴において, 共に統治する政党はより類似し, 同様に, 反対する政党は与党から遠ざかっていることが明らかとなった。
さらに、切り替えたCMは、通常、スイッチ発生後にのみ、その音声特性に適応する。
最後に、1996年から2018年までのオーストリア国民評議会の演説について、党の提携予測を含むデータセットを公表する。
関連論文リスト
- Who Speaks Matters: Authority-Aware Multi-View RAG over Italian Parliamentary Proceedings [0.3593955557310285]
ParliamentRAGは、議会文書のトピック依存の権威モデルである。
関連する音声チャンクを検索し、トピック関連の専門家を特定し、視点を合成する要約を生成する。
これは、Google NotebookLMに対して15のポリシートピックで評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-13T16:07:23Z) - Umm... With Transformers? Insights from Filled Pause Use across Four Slavic Parliaments [0.25489046505746704]
我々は4つの関連するスラヴ語で4000時間の議会演説を分析する。
ジェンダー効果は言語に特有であり、ほとんどの先行する文献とは反対である。
感情、政治的指向、権力状態の新たな分析は、感情とFP率の間に一貫した正の相関を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-07T08:02:23Z) - Analyzing German Parliamentary Speeches: A Machine Learning Approach for Topic and Sentiment Classification [3.3595341706248876]
本研究は、ドイツの議会である連邦議会における政治談話について、約28,000の議会演説を分析して調査する。
トピック分類と感情分類のための2つの機械学習モデルを開発し、手動でラベル付けされたデータセットで訓練した。
これらのモデルでは, トピック分類において, 受信機動作特性曲線(AUROC)0.94の領域を達成し, 高い分類性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-05T07:44:42Z) - SpeakGer: A meta-data enriched speech corpus of German state and federal parliaments [0.12277343096128711]
SpeakGerデータセットは、1947年から2023年までのドイツ連邦議会とドイツ連邦議会の16州すべてからの議論で構成されている。
このデータセットには、聴衆からのスピーチに対する反応と、講演者のパーティー、年齢、選挙区、政党の政治的アライメントに関する情報という形で、豊富なメタデータが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T14:00:48Z) - Speaker attribution in German parliamentary debates with QLoRA-adapted
large language models [0.0]
我々は,2017-2021年のドイツ議会討論会において,大型言語モデルLlama 2の話者属性の自動化の可能性について検討した。
本稿の結果は,話者帰属の自動化における大規模言語モデルの能力に光を当て,政治談話の計算分析や意味的役割ラベルシステムの開発に期待できる道のりを明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T16:06:16Z) - Cascading and Direct Approaches to Unsupervised Constituency Parsing on
Spoken Sentences [67.37544997614646]
本研究は,教師なし音声補聴における最初の研究である。
目的は, 音声文の階層的構文構造を, 選挙区解析木の形で決定することである。
正確なセグメンテーションだけでは、音声文を正確に解析するのに十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T17:57:22Z) - A unified one-shot prosody and speaker conversion system with
self-supervised discrete speech units [94.64927912924087]
既存のシステムは韻律と言語内容の相関を無視し、変換された音声の自然度を低下させる。
自己教師付き離散音声単位を言語表現として活用するカスケードモジュラーシステムを提案する。
実験により,本システムは,自然性,知性,話者伝達性,韻律伝達性において,従来の手法よりも優れていたことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-12T00:54:09Z) - German Parliamentary Corpus (GerParCor) [63.17616047204443]
ドイツ議会法人(GerParCor)について紹介する
ゲルパーコール(GerParCor)は、3世紀から4カ国にかけてのドイツ語の議定書のジャンル別コーパスである。
すべてのプロトコルはspurCy3のNLPパイプラインによって前処理され、セッション日に関するメタデータが自動的にアノテートされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T22:06:55Z) - DEBACER: a method for slicing moderated debates [55.705662163385966]
同じ主題を持つブロックに議論を分割することは理解に不可欠である。
議論を適度に分割する新しいアルゴリズムDEBACERを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T10:39:07Z) - Mundus vult decipi, ergo decipiatur: Visual Communication of Uncertainty
in Election Polls [56.8172499765118]
我々は、今放送と予測におけるバイアスの潜在的な源について論じる。
概念は、誤認識された正確性の問題を軽減するために提示される。
主要なアイデアの1つは、パーティーシェアではなくイベントの確率を使うことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T07:02:24Z)
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。