BriefGPT - AI 论文速递
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ESG 情绪分析：人工与语言模型性能比较，包括 GPT
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内容提要
本研究应用GPT-3.5-turbo和GPT-4进行韩国企业信息披露的语义分析，发现GPT-4在人工评价测试中表现出显著准确性，为GPT模型的评估特性提供了宝贵见解。
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关键要点
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本研究应用GPT-3.5-turbo和GPT-4进行韩国企业信息披露的语义分析。
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研究关注韩国KOSPI上市的市值前50家公司月度披露摘要。
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每个摘要被分配情感评分，范围从1（非常负面）到5（非常正面）。
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研究比较了人工专家生成的评分与语言模型生成的评分。
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发现GPT-4在人工评价测试中表现出显著的准确性。
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Spearman相关系数为0.61，简单一致性率为0.82。
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该研究为GPT模型的评估特性提供了宝贵见解，推动自动语义监控领域的创新。
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