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从测量工具到训练数据：利用理论驱动的合成训练数据来测量社会构念
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内容提要
本研究提出一种理论驱动的合成训练数据方法，提高文本分类中多维社会构念的测量精度。研究表明，该方法能有效减少对标注数据的依赖，尤其在政治话题分类中效果显著。
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关键要点
- 本研究提出了一种理论驱动的合成训练数据方法。
- 该方法旨在提高文本分类中多维社会构念的测量精度。
- 研究表明，该方法能有效减少对标注数据的依赖。
- 在政治话题分类中，该方法的效果尤为显著。
- 通过对性别歧视和政治话题的研究分析，验证了该方法的有效性。
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