jlattman/EU_sentiment_german_parliament

EU sentiment detection model

This model is trained to classify the sentiment of 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 policy skepticism, hard EU skepticism, EU praisal, demand for more EU intergration and EU Speech.

Examples:

1. EU Speech: Mit dem heutigen Antrag hat Die Linke wieder einmal bewiesen, dass sie keinerlei Interesse an einer seriösen Europa- und Außenpolitik hat.
   
2. More EU: Entscheidend ist, dass diese Dinge harmonisch europäisch geregelt werden.
   
3. Policy Skepticism: Es gibt Eurobarometerumfragen, wonach bestimmte Institutionen in Europa, gerade bürokratische Organisationen, von der Bevölkerung hart kritisiert werden.
   
4. EU praisal: Sehr geehrte Damen und Herren, Europa ist nicht nur ein Friedensprojekt - es war schon immer auch ein Projekt, gemeinsam und solidarisch den Wohlstand zu sichern.
   
5. Hard Euroskepticism: Der Moloch EU ist unreformierbar geworden, und zwar aus einem Grund, den Sie nicht sehen wollen.
   

Model Details Finetuned from model: google-bert/bert-based-german-cased
Epochs: 5
F1 Weighted (5 categories): 0.5911

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