Deze webpagina heeft als doel te laten zien hoe Large Language Models (zoals GPT3) ingezet kunnen worden om de Nederlandse politiek transparanter en inzichtelijker te maken.
Technische uitleg
De samenvattingen en implicaties komen tot stand door dagelijks voor alle moties:
- De moties in te lezen via de API van de tweede kamer
- Een input prompt voor GPT3.5 te creëren door de text van de motie te combineren met een zin die uitlegd wat gpt3 met de text moet doen (zie onderstaande code)
- De input naar de GPT3.5 API te sturen om een samenvatting van de motie en een samenvatting van de implicaties te creeren
De python code voor de API call:
import openai
samenvatting_prompt = "Samenvatting van bovenstaande motie, kort en bondig:\n",
implicaties_prompt = "De gevolgen / implicaties van deze motie in 1 korte zin samengevat, beginnend met 'Als de motie wordt aangenomen dan' \n"
# text and onderwerp_motie are retrieved from the tweede kamer API
samenvatting_input = onderwerp_motie + '\n\n' + text_motie + '\n\n' + samenvatting_prompt
implicaties_input = onderwerp_motie + '\n\n' + text_motie + '\n\n' + implicaties_prompt
implicaties = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",
prompt=input,
temperature=0.3,
max_tokens=100,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0).choices[0].text
samenvatting = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003",
prompt=input,
temperature=0.3,
max_tokens=180,
frequency_penalty=0.0,
presence_penalty=0.0).choices[0].text
Limitaties huidige versie
- Op dit moment kan deze tool nog geen samenvattingen maken van moties die zijn ingediend als .doc file
- De samenvattingen zijn niet gecontroleerd op juistheid
Backlog
- Extra attributen geven aan de motie
- Namen indieners
- Partijen indieners
- Onderwerp (e.g duurzaamheid, huisvesting, etc.)
- Filter opties toevoegen
- Pagina maken met overzicht moties per tweede kamer lid
- GPT3 Samenvatting laten maken van alle moties die dit kamerlid heeft ingediend
- .doc files kunnen inlezen