Our kind of people? Detecting populist references in political debates


Klamm, Christopher ; Rehbein, Ines ; Ponzetto, Simone Paolo



URL: https://aclanthology.org/2023.findings-eacl.91/
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2023
Buchtitel: Findings of EACL 2023 : The 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics
Seitenbereich: 1227-1243
Veranstaltungstitel: EACL 2023
Veranstaltungsort: Dubrovnik, Croatia
Veranstaltungsdatum: 02.-06.05.2023
Herausgeber: Moschitti, Alessandro
Ort der Veröffentlichung: Dubrovnik, Croatia
Verlag: Association for Computational Linguistics
ISBN: 978-1-959429-47-0
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: This paper investigates the identification of populist rhetoric in text and presents a novel cross-lingual dataset for this task. Our work is based on the definition of populism as a "communication style of political actors that refers to the people" but also includes anti-elitism as another core feature of populism. Accordingly, we annotate references to The People and The Elite in German and English parliamentary debates with a hierarchical scheme. The paper describes our dataset and annotation procedure and reports inter-annotator agreement for this task. Next, we compare and evaluate different transformer-based model architectures on a German dataset and report results for zero-shot learning on a smaller English dataset. We then show that semi-supervised tri-training can improve results in the cross-lingual setting. Our dataset can be used to investigate how political actors talk about The Elite and The People and to study how populist rhetoric is used as a strategic device.




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