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通过自动文本分析对美国总统和州长演讲中的民粹语言进行分类
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于情感分析的新数据集，用于训练情感分类器，特别是在议会会议中。研究表明，领域特定的语言模型在议会数据上的额外预训练可以显著提高模型性能。同时，多语言模型在未知语言上表现良好，并且来自其他语言的额外数据可以提高目标议会的结果。该研究对社会科学做出了重要贡献，并将其与计算机科学和计算语言学相结合，建立了一种可靠的政治文本情感分析方法。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于情感分析的新数据集，用于训练情感分类器，特别是在议会会议中。
- 引入了第一个领域特定的语言模型（LLM）用于政治科学应用，并在27个欧洲议会的会议记录中进行了预训练。
- 实验证明，LLM在议会数据上的额外预训练显著提高了模型性能，尤其是在情感检测等具体领域任务上。
- 多语言模型在未知语言上表现良好，来自其他语言的额外数据提高了目标议会的结果。
- 该研究对社会科学做出了重要贡献，并将其与计算机科学和计算语言学相结合。
- 建立了一种更可靠的政治文本情感分析方法，使学者能够使用标准化的工具和技术研究政治情感。
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