研究欧洲议会中的游说影响
本文介绍了一种基于情感分析的新数据集,以及使用该数据集进行的一系列实验。研究者训练了一个强大的情感分类器,用于议会会议,并引入了第一个领域特定的 LLM(语言模型)用于政治科学应用。实验证明,LLM 在议会数据上的额外预训练可以显著提高模型的性能,尤其是在情感检测等具体领域任务上。同时,该研究显示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显著提高了目标议会的结果。该研究对社会科学的多个领域做出了重要贡献,并建立了一种更可靠的政治文本情感分析方法。
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。