Zeitschrift für Diskursforschung/ Journal for Discourse Studies

Revisiting the Exit from Nuclear Energy in Germany with NLP

Zusammenfassung

Die Annotation politischer Diskurse ist traditionell zeit- und personalintensiv. Die jüngsten Entwicklungen im Bereich NLP versprechen allerdings eine Automatisierung komplexer Annotationsaufgaben. Feingetunte transformatorbasierte Sprachmodelle übertreffen inzwischen menschliche Annotator:innen bei einigen Annotationsaufgaben, aber sie setzten große manuell annotierte Trainingsdatensätze voraus. In unserem Beitrag untersuchen wir, inwieweit ein ursprünglich manuell annotierter Datensatz mit den heutigen NLP-Methoden automatisch repliziert werden kann, indem wir unüberwachtes maschinelles Lernen sowie Zero- und Few-Shot-Learning einsetzen.

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Beitrag
Revisiting the Exit from Nuclear Energy in Germany with NLP
Zeitschrift für Diskursforschung (ISSN 2195-867X), Ausgabe 2, Jahr 2024, Seite 218 - 239

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Titel

Revisiting the Exit from Nuclear Energy in Germany with NLP

Zeitschrift

Zeitschrift für Diskursforschung (ISSN 2195-867X), Ausgabe 2, Jahr 2024, Seite 218 - 239

DOI

10.3262/ZFD2402218

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Artikelseite content-select.com

Print ISSN

2195-867X

Verlag

Beltz Juventa

Autoren

Sebastian Haunss / André Blessing

Schlagwörter

Deutschland
Atomkraft
Automatisierung
Germany
Automatization
Nuclear Energy
Natural Language Processing
Discourse Networks
Diskursnetzwerke