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利用大型语言模型对历史死因数据进行编码
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最新的大语言模型（LLM）在政治学领域的文本分析方面取得了新突破。研究评估了LLM在非英文政治学文本上的效果，并提供了详细说明。研究发现，LLM可以与人工标注员相媲美，速度更快，成本更低，且易于扩展。总体而言，LLM是文本编码项目的可行选择。
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关键要点
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最新的大语言模型（LLM）在政治学领域的文本分析方面取得了新突破。
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研究评估了LLM在非英文政治学文本上的效果。
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LLM在文本编码任务中可以与人工标注员相媲美，甚至优于人工标注员。
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LLM的速度更快，成本更低，且易于扩展。
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提供详细的标签定义和编码示例可以提高LLM的效果。
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LLM是大多数文本编码项目的可行选择。
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