Revisiting the Exit from Nuclear Energy in Germany with NLP

Abstract

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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