BriefGPT - AI 论文速递
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如何使用大型语言模型进行文本编码：以公共政策文件中的父亲角色为例
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近，GPT-3和GPT-4等大型语言模型在政治学领域的文本分析方面取得了新的突破。研究评估了LLM在非英文政治学文本上的效果，并发现LLM在提供了详细标签定义和编码示例的情况下，可以与甚至优于人工标注员，速度快且成本低。总体而言，LLM是大多数文本编码项目的可行选择。
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关键要点
- 近期大语言模型（LLM）如 GPT-3 和 GPT-4 在政治学领域的文本分析方面取得了新突破。
- 本研究评估 LLM 在三个原始编码任务的非英文政治学文本上的效果。
- 提供详细的标签定义和编码示例时，LLM 可以与甚至优于人工标注员。
- LLM 的速度快得多（高达数百倍），成本更低（比人工编码节省高达 60%）。
- LLM 更易于扩展到大量文本。
- 总体而言，LLM 是大多数文本编码项目的可行选择。
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