基于投票人影响因子的投票预测模型

摘要：

投票预测是计算政治学的应用之一,目前绝大多数预测模型都忽视投票过程中投票人之间的相互影响.针对此问题,文中提出基于投票人影响因子的投票预测模型.首先,提出投票人影响因子,用于刻画某位投票人在投票过程中对于其他投票人投票选择的影响,同时结合预训练模型提取的投票人特征,形成影响因子图,再输入图卷积神经网络中,学习投票人的相互影响,在一定程度上模拟真实的投票博弈过程.然后,考虑到法案文本中上下文信息的关联性,利用BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)获得法案特征向量.鉴于法案文本的规范性导致的行文近似、用词重复,使用引入TF-IDF(Term-Frequency-Inverse Document Frequency)因子的TextRank,得到法案的关键词.在国外议会网站数据集上的实验表明文中模型性能较优,消融实验也验证每个模块对文中模型的性能均有一定程度的提升.

关键词：计算政治学;投票预测;图卷积神经网络;影响因子;深度学习

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.1;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：166-174