Political claim identification and categorization in a multilingual setting: First experiments

要約

政治的主張の特定と分類は、政治新聞報道の分析における重要なステップです。
ただし、このタスクに使用できるリソースはほとんどありません。
この論文では、政治的主張の分析を言語を超えて投影するためのさまざまな戦略を検討します。
私たちは、2015 年の難民危機によって引き起こされた政策論争をカバーするドイツのデータセット DebateNet2.0 で実験を行っています。
私たちの評価には、2 つのタスク (クレームの識別と分類)、3 つの言語 (ドイツ語、英語、フランス語)、および 2 つの方法 (機械翻訳 – 私たちの実験で最良の方法 – と多言語埋め込み) が含まれます。

要約(オリジナル)

The identification and classification of political claims is an important step in the analysis of political newspaper reports; however, resources for this task are few and far between. This paper explores different strategies for the cross-lingual projection of political claims analysis. We conduct experiments on a German dataset, DebateNet2.0, covering the policy debate sparked by the 2015 refugee crisis. Our evaluation involves two tasks (claim identification and categorization), three languages (German, English, and French) and two methods (machine translation — the best method in our experiments — and multilingual embeddings).

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