| アイテムタイプ |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2023-12-12 |
| タイトル |
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タイトル |
ISLab at the NTCIR-17 QA Lab-PoliInfo-4: Models for Automatically Identifying Politicians' Stances on Bills |
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言語 |
en |
| 作成者 |
Guan-Yu Chen
Yu-Cheng Liu
Tao-Hsing Chang
Fu-Yuan Hsu
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| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
BERT |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Bi-LSTM |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
GPT-3 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ChatGPT |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Curie |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Stance Classification |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
This paper aims to design a model that can determine whether the politician's stance is approved or disapproved the bill based on the politician's utterance on a specific bill in the parliament. This study proposed two frameworks for determining the stance in utterances. The first framework involves concatenating BERT model with Bi-LSTM model to form a comprehensive decision-making model while the second framework is concatenating Curie model with ChatGPT model. This paper used the dataset provided by Stance Classification 2 task in NTCIR-17 for model training and testing, and GPT-based model this paper proposed achieved an accuracy of 0.932. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
NII Institutional Repository |
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言語 |
en |
| 日付 |
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日付 |
2023-12-12 |
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日付タイプ |
Issued |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20736/0002001301 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 関連情報 |
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関連タイプ |
isReferencedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-17/index.html |
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言語 |
en |
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関連名称 |
NTCIR-17 Conference |
| 開始ページ |
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開始ページ |
none |
| 会議記述 |
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会議名 |
NTCIR-17 Conference |
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言語 |
en |
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回次 |
17 |
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主催機関 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開始年 |
2023 |
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開始月 |
12 |
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開始日 |
12 |
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終了年 |
2023 |
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終了月 |
12 |
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終了日 |
15 |
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開催期間 |
December 12-15, 2023 |
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言語 |
en |
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開催会場 |
National Institute of Informatics |
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言語 |
en |
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開催国 |
JPN |
06-NTCIR17-QALAB-ChenG.pdf (1.1 MB)
