From Measurement Instruments to Training Data: Leveraging Theory-Driven Synthetic Training Data for Measuring Social Constructs

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内容提要

本研究提出了一种理论驱动的合成训练数据方法,以提高计算文本分类中多维社会构念的测量精确度。研究表明,该方法有效减少对标注数据的依赖,尤其在政治话题分类中表现突出。

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