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Automatic detection of speculation in policy statements
Štajner, Sanja
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Baerg, Nicole
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Ponzetto, Simone Paolo
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Stuckenschmidt, Heiner
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URL:
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http://web.informatik.uni-mannheim.de/ponzetto/pub...
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Weitere URL:
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https://www.semanticscholar.org/paper/Automatic-De...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2016
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Buchtitel:
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NLP+CSS workshop at Web Science 2016 : May 22, 2016, Hannover, Germany : accepted papers
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Seitenbereich:
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1-5
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Veranstaltungstitel:
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NLP+CSS Workshop at Web Science 2016
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Veranstaltungsort:
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Hannover, Germany
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Veranstaltungsdatum:
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May 22, 2016
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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ACM
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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 > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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speculation detection , monetary policy statements , text classification
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Abstract:
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In this paper, we present the first study of automatic detection of speculative sentences in official monetary policy statements. We build two expert-annotated datasets. The first contains the transcripts
of monetary policy meetings on the U.S. central bank’s monetary policy committee (Debates). The second contains the official monetary policy statements (Decisions). We use the first part of
the Debates dataset to build dictionaries with lexical triggers for speculative and non-speculative sentences. We then test their performance on an in-domain test set (the second part of the same dataset) and on an out-of-domain test set (the Decisions dataset) using several rule-based and machine learning classifiers. Our best
classifiers achieve an accuracy of 82.5% (0.70 F-score on the speculative class), comparable with automatic detection of speculative sentences in Wikipedia articles.
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Štajner, Sanja
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ORCID:
Štajner, Sanja, Baerg, Nicole, Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7484-2049 and Stuckenschmidt, Heiner ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0209-3859
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