poltextlab/xlm-roberta-large-comparative-agendas

An xlm-roberta-large model finetuned on a multilingual training data containing major topic codes from the Comparative Agendas Project.

Training data:

• US Presidential occasional remarks (English, sentences)
• NYTimes lead paragraphs (English, full documents)
• Spanish parliamentary speeches (Spanish, sentences)
• Hungarian bills and laws (Hungarian, full documents)
• Polish laws (Polish, full documents)
• Danish parliamentary questions (Danish, sentences)
• Flemish Facebook comments (sentences), newspaper articles

Model performance

Model accuracy is 86%

label	precision	recall	f1-score	support
0	0,82	0,80	0,81	1245
1	0,82	0,71	0,76	642
2	0,90	0,92	0,91	1229
3	0,88	0,88	0,88	710
4	0,83	0,81	0,82	906
5	0,91	0,92	0,92	1059
6	0,85	0,85	0,85	771
7	0,86	0,91	0,88	474
8	0,86	0,88	0,87	676
9	0,89	0,93	0,91	1350
10	0,87	0,87	0,87	1726
11	0,81	0,81	0,81	761
12	0,82	0,82	0,82	424
13	0,80	0,80	0,80	847
14	0,84	0,88	0,86	1088
15	0,83	0,87	0,85	535
16	0,74	0,72	0,73	218
17	0,84	0,88	0,86	2351
18	0,84	0,82	0,83	2013
19	0,86	0,82	0,84	414
20	0,93	0,92	0,93	3293
21	0,64	0,58	0,61	663
22	1,00	0,08	0,14	13
23	1,00	0,15	0,27	13
24	0,83	0,83	0,83	35
25	0,00	0,00	0,00	1
26	0,00	0,00	0,00	8
macro avg	0,79	0,72	0,73	23465
weighted avg	0,86	0,86	0,86	23465