I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för språklig kodning av domar från politiska partiers valmanifest på olika språk. I detta syfte utnyttjar vi kontinuerliga semantiska textrepresentationer och skapar ett gemensamt flerspråkigt semantiskt vektorutrymme för att möjliggöra övervakat lärande med hjälp av manuellt kodade meningar över olika språk. Våra experimentella resultat visar att klassificeringar som är utbildade på flerspråkiga data ger prestanda ökar över enspråkig ämnesklassificering.
Under 2017 var Glavas på al. I REF föreslogs en metod för gränsöverskridande aktuell kodning av meningar från valmanifest med hjälp av utbildningsdata, manuellt kodade manifest med sammanlagt 77 500 meningar på fyra språk: engelska, franska, tyska och italienska.
Cross-Lingual Classification of Topics in Political Texts
{'venue': 'NLP+CSS@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['History', 'Computer Science']}