jlattman/EU_speech_german_parliament

EU speech detection model

This model is trained to classify statements on the European Union. It finetuned a bert-base-german-cased model on 1700 sentences from the German parliament. It is trained to detect explicit and implicit mentionings of the European Union.

Code Book If a sentence mentions the EU in an explicit or implicit way, the model categorizes it as EU speech. Examples can be mentioning about policies, politicians, events, elections on the European level.

Examples:

1. 1.Das bedeutet im Hinblick auf den Europäischen Rat, dass man sehr genau unterscheidet, wo es Themen gibt, die wir national nicht mehr bzw.
2. 2.Trotz dieser Anpassung an europäisches Recht dürfen die Besonderheiten des deutschen Kartellrechts aber nicht über Bord geworfen werden.
3. 3.Aber das ist etwas, was wir machen müssen, wenn wir ein Interesse daran haben – und das betont die große Mehrheit dieses Hauses immer wieder –, dass wir in Europa durch Zusammenarbeit Ressourcen effizienter einsetzen und dass wir eine gemeinsame Industrie in verschiedenen Bereichen aufbauen.

Model Details Finetuned from model: google-bert/bert-based-german-cased Epochs: 3 Accuracy: 0.9634

Lattmann, J. (2025, March 17). Detecting EU sentiment in texts: A LLM Machine Learning application for Euroscepticism research. https://doi.org/10.31219/osf.io/mravb_v1