arXiv cs.CL· Isaac Rudnick, Nipun Das, Foaad Khosmood·· 10 小时前AI 评分20
立法议案讨论的话语分析：从听证会转录文本解析修辞结构
Discourse Analysis of Legislative Bill Discussions
AI 导读
研究提出一套端到端流水线，从立法委员会听证会转录文本中解析修辞结构，并给出修辞结构语法，发现数据集中 55.21% 的加州州级议案讨论可按该语法解析。在 100 场听证会、2000 余条标注话语上评测两个话语段落分类器，基于逻辑回归、结合语法输出掩码与话语标签平滑的分类器优于更复杂模型，F1 为 52.8%。
正文 · AI 翻译
摘要：立法听证会是具有自身可被人识别的结构和逻辑的独特沟通事件，然而它们却被作为超越其文字记录的不同现象加以分析。在更深层次上理解立法听证会，是分析民主机构内部工作与权力关系的重要一步。在本项工作中，我们提出了一种新颖的端到端流水线，用于从立法委员会听证会中解析修辞结构，目标是改进立法话语分析和民主问责。我们还提出了一种修辞结构语法，并发现数据集中 55.21% 的加州州法案讨论可以用该语法解析。我们在随机抽取的 2,000 多条标注话语（对应 100 场听证会）子集上，用两个话语段落分类器评估了我们的流水线。我们发现，采用基于语法的输出掩码和话语标签平滑的逻辑回归分类器优于更复杂的模型，在真实话语段落标签上取得了 52.8% 的 F1 分数。
| 评论： | 10 页，4 张图 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2611.05381 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.05381v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.05381 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Isaac Rudnick [查看电子邮件]
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2026年7月30日星期四 00:13:23 UTC（1,193 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org