Av nästan 70.000 lagförslag som infördes i den amerikanska kongressen från 2001 till 2015, antogs endast 2 513. Vi utvecklade en maskininlärning metod för att förutsäga sannolikheten för att någon räkning kommer att bli lag. Med början 2001 med den 107:e kongressen tränade vi modeller på data från tidigare kongresser, förutspådde alla lagförslag i den nuvarande kongressen och upprepade tills den 113:e kongressen tjänade som test. För förutsägelse vi gjorde varje mening i ett lagförslag med en språkmodell som inbäddar lagstiftning vokabulär i en högdimensionell, semantisk-laden vektor utrymme. Denna språkrepresentation möjliggör vår undersökning av vilka ord som ökar sannolikheten för antagande för något ämne. För att testa den relativa betydelsen av text och sammanhang jämförde vi textmodellen med en sammanhangsbaserad modell som använder variabler som t.ex. om lagförslagets sponsor är i majoritetspartiet.
Med hjälp av data från introducerade räkningar vs godkända räkningar, maskininlärning algoritmer med ord vektorer representation har använts för att förutsäga sannolikheten för att räkningar blir lag i utvecklade nationer REF.
Predicting and understanding law-making with word vectors and an ensemble model
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}