[论文翻译]通过语境化话语处理理解政治

政治家们在对事件做出反应时经常有底层议程。各种事件的上下文中的论据反映了给定实体的一组相当一致的议程。尽管近期预用语言模型（PLMS）进行了进展，但这些文本表示不设计用于捕获此类细微差别模式。在本文中，我们提出了一种由编码器和作曲器模块组成的组成读者模型，该模型包括捕获和利用此类信息，以为实体，问题和事件产生更有效的表示。这些表示由Tweets，新闻稿，问题，新闻文章和参与实体进行了内容化。我们的模型可以一次处理多个文档，并在几个问题或事件中生成多个实体的组合表示。通过定性和定量的实证分析，我们表明这些陈述有意义和有效。