关于德国核能退出的再思考：基于NLP的方法
计算与语言
2024-08-27 v1
摘要
政治话语的标注工作量大，但最近的NLP进展正在实现自动化复杂标注任务。微调的基于transformer的模型在某些标注任务中甚至超越人类标注员，但需要大量手动标注的训练数据。在我们的贡献中，我们探讨了手动标注数据集在今天的NLP方法下能否自动复制，采用无监督机器学习和零样本和少样本学习。
引用
@article{arxiv.2408.13810,
title = {Revisiting the Exit from Nuclear Energy in Germany with NLP},
author = {Sebastian Haunss and André Blessing},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13810},
year = {2024}
}
备注
23 pages, 8 figures, Accepted for publication in Zeitschrift f\"ur Diskursforschung/Journal for Discourse Studies, ISSN: 2195-867X