利用新颖数据与集成模型改进可持续发展目标的自动标注
计算与语言
2023-02-02 v2
摘要
已有若干基于文本的标注系统被提出，以帮助监测联合国（UN）可持续发展目标（SDGs）的相关工作。在此，我们对使用多种文本源的系统进行系统比较，表明各系统在特异性（即真正率）与敏感性（即真负率）上差异显著，存在系统性偏差（例如相对于其他SDG对某些SDG更敏感），并且易受所分析文本类型与数量的影响。我们进一步表明，汇聚标注系统的集成模型缓解了上述部分局限，其标注性能超越当前所有可用系统。我们得出结论：研究人员与政策制定者应关注标注系统的选择，且在基于自动化方法得出关于SDGs工作绝对与相对普遍程度的结论时，应优先采用集成方法。
引用
@article{arxiv.2301.11353,
title = {Using novel data and ensemble models to improve automated labeling of Sustainable Development Goals},
author = {Dirk U. Wulff and Dominik S. Meier and Rui Mata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.11353},
year = {2023}
}