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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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关键要点
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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。
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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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研究分析了性别歧视和政治话题的两项研究，验证了合成数据的有效性。
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