使用多语言联合实体关系提取管道绘制欧洲政治精英网络

政治精英是否组织成夺取公共资源的寻租联盟或维持治理的公民网络，是比较政治学的一个核心问题。然而，大规模观察这些复杂、非正式和对抗性的关系历来需要大量的手动编码，而自动化的文本数据方法在很大程度上仅限于简单的共现。最近的 大语言模型 (LLM) 方法提供了一条前进的道路，但通常依赖于专有 API，缺乏跨语言能力，并且难以实现可扩展的实体解析。我们提出了一种模块化、完全开放的权重管道，用于多语言联合实体关系提取，从大量非结构化新闻语料库构建签名的时态知识图。它将基于跨度的命名实体识别（NER）与三阶段链接级联映射提及到与语言无关的维基数据标识符相结合；然后，高吞吐量、本体约束的专家混合模型使用引导解码来提取基于领域本体的有向、有符号的关系。针对 3491 关系金标准的全面抽查显示出较高的文本正确性（严格 68.2%，宽松 93.7%）。两个大型案例研究根据公共记录验证了该管道。在奥地利，它重建了政党的完整生命周期，确定内部分裂的年代，并追踪人员的继任派系和法庭定罪。在波兰语料库中，它揭示了国企赞助的经济和治理网络的重叠，以及两极分化的公民平台（Platforma Obywatelska，PO）——法律和正义（Prawo i Sprawiedliwość，PiS）双头垄断的结构平衡、签名冲突网络。通过连接原始多语言文本和结构化关系数据，我们的框架为跨国实证计算社会科学提供了强大的、可复制的基础。