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How to do politics with words: Investigating speech acts in parliamentary debates
Reinig, Ines
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Rehbein, Ines
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Ponzetto, Simone Paolo
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URL:
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https://aclanthology.org/2024.lrec-main.727/
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-676922
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2024
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Buchtitel:
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The 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024) : main conference proceedings, 20-25 May, 2024, Torino, Italia
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Seitenbereich:
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8287-8300
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Veranstaltungstitel:
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LREC @ Coling 2024
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Veranstaltungsort:
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Torino, Italy
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Veranstaltungsdatum:
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20-25.05.2024
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Herausgeber:
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Calzolari, Nicoletta
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Kan, Min-Yen
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Hoste, Veronique
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Lenci, Alessandro
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Sakti, Sakriani
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Xue, Nianwen
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Ort der Veröffentlichung:
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Torino, Italia
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Verlag:
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ELRA and ICCL
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung, nicht kommerziell 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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speech acts , political text analysis
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Abstract:
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This paper presents a new perspective on framing through the lens of speech acts and investigates how politicians make use of different pragmatic speech act functions in political debates. To that end, we created a new resource of German parliamentary debates, annotated with fine-grained speech act types. Our hierarchical annotation scheme distinguishes between cooperation and conflict communication, further structured into six subtypes, such as informative, declarative or argumentative-critical speech acts, with 14 fine-grained classes at the lowest level. We present classification baselines on our new data and show that the fine-grained classes in our schema can be predicted with an avg. F1 of around 82.0%. We then use our classifier to analyse the use of speech acts in a large corpus of parliamentary debates over a time span from 2003–2023.
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