Finnish Parliament on the Semantic Web
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the system ParliamentSampo – Parliament of Finland on the Semantic Web, a Linked Open Data (LOD) service, data infrastructure, and semantic portal for studying Finnish political culture, language, and networks of the Members of Parliament (MP). The article presents the vision behind the system, the LOD service, and explores the possibilities to utilize it in research and application development. A knowledge graph of linked data has been created based on ca. 962 000 speeches in all plenary sessions of the Parliament of Finland in 1907—2021; the data is also available in XML format, utilizing the new international Parla-CLARIN format. For the first time, the entire time series of the Finnish parliamentary speeches has been converted into data and a data service in a unified format. In addition, the speeches have been interlinked with another knowledge graph created from the database of the MPs and enriched from other data sources into a broader ontology-based data service. The paper shows how the LOD service SPARQL endpoint can be used to research parliamentary culture, the use of political language, and networks of politicians through data analysis. The service endpoint can also be used to develop applications for different user groups without programming skills, such as the ParliamentSampo semantic portal introduced in the paper, too. This application aims to make political decision making more transparent to the general public, media, politicians, and other end users.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».