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The Potential and Perils of Large Language Models as Judges of Unstructured Textual Data
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在开放式调查反馈中的应用，分析其信任度和有效性。研究表明，LLMs能够提供可扩展的评判方案，但人类在识别细微上下文特征方面更具优势，为AI辅助文本分析提供了新见解。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型（LLMs）在开放式调查反馈中的应用。
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研究分析了LLMs的信任度和有效性。
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LLMs能够提供可扩展的评判方案，适用于处理非结构化文本数据。
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与人类评估相比，LLMs在生成主题总结方面表现出色，但人类在识别细微上下文特征方面更具优势。
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研究为AI辅助文本分析提供了新见解，并提出了未来研究的建议。
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