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Integrating Expert Annotations into LLM-Based Emission Reduction Goal Detection: A Comparison of Example Selection and Automated Prompt Design
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究解决了企业报告中减排目标的检测问题，强调将专家反馈整合到基于LLM的流程中，发现优化后的自动提示方法优于动态选择示例，能够更准确地捕捉减排目标的细微差异。
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关键要点
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本研究解决了企业报告中减排目标的检测问题。
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减排目标的检测对监测公司应对气候变化的进展至关重要。
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研究强调将专家反馈的标记示例整合到基于LLM的流程中。
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优化后的自动提示方法优于动态选择示例。
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优化后的提示能够更准确地捕捉减排目标提取任务的细微差异。
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