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English(EN) How Green Is Your Manifesto? Scoring Environmental Positions in the 2024 EU Elections with an LLM Panel

大型语言模型小组为欧盟选举宣言的环境政策评分

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个大型语言模型小组，用于对政治宣言中的环境和气候政策立场进行评分，为传统的专家调查和手动编码提供了一种经济高效且可重复的替代方案。该小组被应用于六个国家 2024 年欧洲议会选举的 41 份宣言，并与 Chapel Hill 专家调查进行了结果验证。虽然大型语言模型小组的评分与专家排名总体一致，但它倾向于将政党评定得比专家认为的更“绿色”，这种差异归因于宣言承诺与实际执政记录之间的差距。研究还发现，环境保护的立场和重要性是相关的，而气候变化的立场和重要性是独立的，并且开发的工具是开源的、多语言的，并补充了现有方法。 AI

影响 这项研究展示了大型语言模型在政治分析方面的新颖应用，有望提高政策评分的效率和可重复性。

排序理由 该集群描述了一篇学术论文，该论文详细介绍了一种使用大型语言模型分析政治宣言的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型小组为欧盟选举宣言的环境政策评分

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该集群描述了一篇学术论文，该论文详细介绍了一种使用大型语言模型分析政治宣言的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Franco Corti, Sajid Siraj ·

    你的宣言有多绿？使用大型语言模型小组为 2024 年欧盟选举评估环境立场

    arXiv:2611.02033v1 Announce Type: new Abstract: Locating political parties on environmental and climate policy is central to the study of party competition, yet the established instruments, expert surveys and the hand coding of manifestos, are costly, periodic, and slow to extend…

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