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Dieses Projekt hat zum Ziel, umfassend über Climate Engineering-Maßnahmen zu informieren und dabei insbesondere ihre Funktionsweise, Kosten und Risiken darzustellen. Die entstandene Plattform "Die Erde abkühlen!" bietet einen Einblick in die Lösungsansätze des Climate Engineerings durch die Verwendung von Storytelling. Sie ermöglicht Nutzer:innen einen Überblick über den aktuellen Stand der Klimaerwärmung sowie den Vergleich von Climate Engineering-Maßnahmen. Ein entwickeltes Bewertungssystem auf Grundlage der "Royal Society" sowie interaktive Infografiken geben Nutzer:innen einen umfassenden Einblick. Das Hauptziel des Projekts ist die digitale Transformation der Climate Engineering-Lösungsansätze. Dabei geht es nicht nur darum, über die Folgen der Klimaerwärmung zu informieren, sondern auch konkrete Lösungen aufzuzeigen. Durch die Entwicklung eines innovativen Storytellings wird die Thematik nicht nur dramaturgisch präsentiert, sondern ermöglicht es den Nutzer:innen auch, ihre eigene Wissensvertiefung zu steuern.
The growing body of political texts opens up new opportunities for rich insights into political dynamics and ideologies but also increases the workload for manual analysis. Automated speaker attribution, which detects who said what to whom in a speech event and is closely related to semantic role labeling, is an important processing step for computational text analysis. We study the potential of the large language model family Llama 2 to automate speaker attribution in German parliamentary debates from 2017-2021. We fine-tune Llama 2 with QLoRA, an efficient training strategy, and observe our approach to achieve competitive performance in the GermEval 2023 Shared Task On Speaker Attribution in German News Articles and Parliamentary Debates. Our results shed light on the capabilities of large language models in automating speaker attribution, revealing a promising avenue for computational analysis of political discourse and the development of semantic role labeling systems.