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A Cost-Effective LLM-Based Approach to Identify Wildlife Trafficking in Online Marketplaces
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于大型语言模型(LLMs)的新方法，用于识别在线市场中的野生动物贩运。通过生成伪标签，降低了标记成本并实现样本多样化，使分类模型的F1分数提升至95%，有效支持野生动物贩运分析。
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关键要点
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本研究提出了一种基于大型语言模型(LLMs)的新方法，用于识别在线市场中的野生动物贩运。
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通过生成伪标签，降低了标记成本并实现样本多样化。
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分类模型的F1分数提升至95%，有效支持野生动物贩运分析。
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该方法解决了野生动物贩运分析中的数据科学挑战，提供了高质量标记数据的生成。
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实验证明该方法提高了分类模型的性能，并提供了有效的野生动物贩运分析案例。
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