尼泊尔政党竞选承诺数据集发布，Qwen3-8B 用于承诺抽取
原文标题：From Promises to Accountability: Comparative AI Modeling and Visualization of Electoral Commitments in Nepali Political Texts
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该 arXiv 论文构建了首个尼泊尔政治文本金标准数据集（Cohen's kappa 0.777），用于自动抽取和分析选举承诺。研究对比了机器学习、深度学习和 LLM 三类方法：fastText-LSTM 准确率最高（0.914），Qwen3-8B 在少样本设置下宏 F1 达 0.848。成果集成到移动应用中，借助生成式 AI 可视化承诺，以提升选举问责与公民参与。
- 问题
- 尼泊尔政党竞选承诺缺乏系统归档，难以追责。
- 方法
- 构建首个尼泊尔政治文本金标准数据集，对比机器学习、深度学习与 LLM 三类承诺抽取方法并集成到移动应用。
- 结果
- fastText-LSTM 准确率 0.914、宏 F1 0.913、AUROC 0.961；Qwen3-8B 少样本宏 F1 0.848；数据集 Cohen's kappa 0.777。
- 影响
- 低资源语言政治文本抽取的完整落地样例，显示小模型微调仍胜 LLM 少样本，可复用到其他南亚语种。
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