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从词语到价值：新生文章影响预测与大语言模型
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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
本文介绍了一种利用调优的LLMs预测新出版文章未来影响的方法。通过区分高影响力论文的共享语义特征，使用这些特征回归改进的指标TNCSI_SP，并构建了一个全面数据集。定量结果表明该方法在预测新出版文章的影响力方面达到了最先进的性能。最后，演示了一个真实应用来预测新出版期刊文章的影响力，展示了其实用价值。
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关键要点
- 本文介绍了一种利用调优的LLMs预测新出版文章未来影响的方法。
- 通过区分高影响力论文的共享语义特征，使用这些特征回归改进的指标TNCSI_SP。
- 构建了一个包含12000多个条目的全面数据集。
- 定量结果表明该方法在预测新出版文章的影响力方面达到了最先进的性能。
- 演示了一个真实应用来预测新出版期刊文章的影响力，展示了其实用价值。
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