Consigliare documenti per i membri del Parlamento

Nel mondo di oggi, le informazioni sono ovunque. Aziende, organizzazioni e persone hanno accesso a un'enorme quantità di dati. Spesso le persone non cercano attivamente informazioni, ma ricevono costantemente notifiche, pubblicità, notizie e email. Questa valanga di informazioni crea una sfida: come facciamo a trovare ciò che è realmente interessante o importante? Filtrare queste informazioni può essere molto difficile e richiedere tempo.

Per aiutare con questo problema, sono stati creati sistemi di raccomandazione basati sui contenuti. Questi sistemi suggeriscono articoli, come libri, film o articoli, agli utenti in base ai loro interessi e alle caratteristiche degli articoli. Questo approccio può essere applicato anche in un contesto politico, specialmente per i membri del Parlamento (MP) che devono rimanere aggiornati su argomenti rilevanti per il loro lavoro. Ad esempio, un MP che si occupa di questioni sanitarie sarà più interessato a documenti relativi alla salute piuttosto che a quelli sull'istruzione o l'agricoltura.

L'obiettivo qui è sviluppare un sistema che possa determinare automaticamente quali documenti siano appropriati per ciascun MP. Questo sistema analizzerà il contenuto dei documenti e gli interessi degli MP per fare le sue raccomandazioni. Per raggiungere ciò, dobbiamo conoscere gli interessi e le preferenze degli MP analizzando le loro attività parlamentari, in particolare i loro discorsi durante i dibattiti.

#Il Problema dell'Apprendimento delle Preferenze

Un metodo comune in molti sistemi di raccomandazione è addestrare un classificatore. Questo è uno strumento che impara dagli esempi, permettendogli di filtrare nuove informazioni in base a ciò che ha appreso. Nel nostro caso, vogliamo costruire un classificatore per ogni MP usando i discorsi che hanno fatto. Tuttavia, c'è una complicazione: per addestrare un classificatore standard, abbiamo bisogno di esempi positivi (documenti rilevanti) e negativi (documenti irrilevanti).

Gli esempi positivi non sono un problema, poiché i discorsi di ciascun MP servono a questo scopo. La sfida sta nel definire gli esempi negativi. Potremmo pensare di usare tutti i discorsi di altri MP come irrilevanti per un dato MP. Tuttavia, questo può essere fuorviante, poiché alcuni discorsi di altri MP potrebbero effettivamente essere rilevanti per l'MP in questione. Questo crea confusione nell'addestramento del classificatore.

Una soluzione a questo è chiamata Positive Unlabeled Learning (PUL). In questo approccio, abbiamo alcuni dati positivi (i discorsi dell'MP) e un insieme più grande di dati non etichettati (i discorsi di altri MP), ma ci mancano dati negativi chiaramente definiti. Il PUL è un caso speciale di apprendimento semi-supervisionato.

#Il Nostro Approccio

Proponiamo di usare il PUL per costruire un sistema di raccomandazione per documenti parlamentari. Il nostro metodo prevede due passaggi principali. Prima, identificheremo un insieme affidabile di dati negativi dai discorsi non etichettati di altri MP. Secondo, utilizzeremo i discorsi positivi noti insieme ai dati negativi affidabili per addestrare un classificatore binario standard per ogni MP.

Per identificare dati negativi affidabili, possiamo impiegare metodi PUL esistenti. Tuttavia, proponiamo anche un nuovo metodo che modifica l'algoritmo di clustering K-means. K-means è un modo per raggruppare punti dati simili. Nel nostro caso, raggrupperemo i discorsi in gruppi rilevanti assicurandoci che gli esempi positivi rimangano classificati come rilevanti.

#Dati e Setup Sperimentale

Per testare le nostre idee, utilizzeremo dati dal Parlamento dell'Andalusia in Spagna. Questo set di dati include discorsi di MP durante discussioni su varie iniziative. Divideremo questi dati in un set di addestramento (80%) e un set di test (20%). L'obiettivo è costruire Classificatori per gli MP in base ai loro discorsi nel set di addestramento. Questi classificatori saranno poi utilizzati per raccomandare documenti nel set di test.

Quando valuteremo le prestazioni del nostro sistema, ci concentreremo su tre misure principali: Precisione, Richiamo e F-measure. La precisione misura quanti dei documenti raccomandati sono effettivamente rilevanti. Il richiamo guarda a quanti documenti rilevanti sono stati identificati con successo. La F-measure combina entrambe le metriche per fornire un punteggio unico che riflette le prestazioni complessive.

#Confronto degli Approcci

Per valutare l'efficacia del nostro sistema di raccomandazione, lo confronteremo con diversi approcci. Il primo è un metodo di base che classifica utilizzando tutti i dati non etichettati come esempi negativi. Il secondo è un altro metodo PUL esistente basato sull'algoritmo Naive Bayes. Infine, confronteremo il nostro metodo con due approcci di recupero delle informazioni che si basano sulla ricerca e sulla classifica in base alle somiglianze dei documenti.

Mentre eseguiamo i nostri esperimenti, esploreremo anche l'uso di una tecnica chiamata SMOTE. Questo metodo aiuta a bilanciare i set di dati creando nuove istanze dalla classe minoritaria esistente. Analizzando i risultati di vari classificatori, puntiamo a trovare le migliori strategie per la raccomandazione.

#Risultati e Analisi

I nostri risultati sperimentali forniranno informazioni sull'efficacia dei nostri metodi proposti. Ci aspettiamo di vedere che il nostro approccio PUL supera gli altri metodi in termini di richiamo, specialmente dato che i falsi negativi-documenti rilevanti mancati-sono critici per il nostro obiettivo.

Mentre riportiamo i risultati di precisione, richiamo e F-measure, analizzeremo anche come diversi soglie influenzano le prestazioni. Una soglia è un punto impostato per determinare ciò che è considerato rilevante. Regolare la soglia consente ai classificatori di essere più o meno selettivi. Esamineremo come questi cambiamenti influenzano i risultati delle misure e testeremo sia set di dati sbilanciati che bilanciati per vedere l'impatto sui nostri classificatori.

#Risultati con Set di Dati Sbilanciati

Quando valuteremo i nostri modelli utilizzando set di dati sbilanciati, ci aspettiamo di vedere alcune tendenze. Tipicamente, all'aumentare della soglia, la precisione aumenta mentre il richiamo diminuisce. Questo perché una soglia più alta rende i classificatori più esigenti, identificando meno documenti come rilevanti. L'approccio di base potrebbe mostrare una precisione inferiore, specialmente per gli MP che partecipano meno frequentemente, rivelando problemi quando i classificatori sono stati addestrati con meno esempi positivi.

Attraverso la nostra analisi, noteremo come i metodi PUL rispondono in modo diverso rispetto al metodo di base. Mentre il metodo di base può raggiungere alta precisione, ci si aspetta che i metodi PUL eccellano in richiamo, che riteniamo più importante nel nostro contesto. Un caso in cui un MP viene mancato a causa di un basso richiamo è un errore significativo, mentre un falso positivo non indica necessariamente un fallimento.

#Risultati con Set di Dati Bilanciati

Dopo aver esplorato set di dati sbilanciati, ripeteremo esperimenti su versioni bilanciate. Bilanciare mira a equalizzare il numero di esempi positivi e negativi nel set di dati, portando potenzialmente a migliori prestazioni complessive. I nostri risultati mostreranno come i cambiamenti nell'equilibrio dei dati influenzano precisione, richiamo e F-measure.

Nei set bilanciati, ci aspettiamo che i classificatori abbiano prestazioni migliori, poiché non saranno sovra-adattati o sottoregistrati a causa degli sbilanciamenti. Registreremo e confronteremo i risultati per diversi livelli di soglia, cercando di trovare un punto centrale in cui i classificatori sono più efficaci.

#Aumento del Numero di Iniziative

Un altro aspetto che esploreremo è come l'aumento del numero di iniziative su cui un MP deve parlare influenzi i risultati. Aumentando la soglia per includere solo quegli MP coinvolti in più discussioni, ipotizziamo che la qualità dell'addestramento del classificatore migliori, poiché tutti gli MP partecipanti avrebbero più dati per un apprendimento rilevante.

Ci aspettiamo risultati costantemente migliori attraverso i nostri approcci man mano che aumenta il numero di discorsi richiesti. La logica è semplice: più discorsi forniscono più contesto e informazioni sugli interessi degli MP, portando a classificazioni più accurate.

#Confronto con Approcci di Recupero delle Informazioni

Infine, confronteremo il nostro modello con tecniche di recupero delle informazioni. Questi metodi adotteranno un approccio diverso, classificando gli MP in base ai punteggi di somiglianza derivati dai loro discorsi. Il nostro metodo sarà valutato rispetto a due varianti dell'approccio di recupero delle informazioni, uno che usa tutti i discorsi e l'altro che utilizza profili aggregati formati dai discorsi individuali degli MP.

Ci aspettiamo che il nostro metodo PUL superi significativamente questi metodi tradizionali. Imparando direttamente dai discorsi degli MP, i nostri classificatori sarebbero più sintonizzati sui loro interessi specifici, mentre i sistemi di recupero delle informazioni potrebbero avere difficoltà con le sfumature nei dibattiti parlamentari.

#Conclusione

In questo lavoro, abbiamo dettagliato un metodo per raccomandare documenti ai membri del Parlamento utilizzando tecniche di apprendimento automatico, concentrandoci in particolare sul PUL. Imparando dai discorsi che gli MP fanno nei dibattiti, possiamo dedurre i loro interessi politici e fare raccomandazioni su misura.

Il nostro approccio innovativo include l'identificazione di esempi negativi affidabili attraverso un algoritmo K-means modificato e l'addestramento di classificatori basati su questi dati. I nostri esperimenti, utilizzando dati reali dal Parlamento dell'Andalusia, mirano a mostrare i punti di forza di questo metodo PUL rispetto a classificatori tradizionali e tecniche di recupero delle informazioni.

Durante il nostro studio, cercheremo di fornire raccomandazioni per future ricerche, come strategie migliorate per bilanciare i set di dati e selezionare soglie appropriate per i classificatori. L'obiettivo finale è migliorare la capacità degli MP di ricevere le informazioni più pertinenti per i loro ruoli, migliorando la loro efficienza nel rimanere informati su questioni significative.