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Automatic Labelling with Open-source LLMs using Dynamic Label Schema Integration
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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
本研究提出了一种利用开源大语言模型（LLM）进行自动标注的方法，旨在降低机器学习项目中获取标注数据的成本。通过新的检索增强分类方法（RAC），显著提升了高基数任务的标注性能，实现了标注质量与覆盖率的平衡。
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关键要点
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本研究提出了一种利用开源大语言模型（LLM）进行自动标注的方法，旨在降低机器学习项目中获取标注数据的成本。
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通过新的检索增强分类方法（RAC），显著提升了高基数任务的标注性能。
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该方法实现了标注质量与覆盖率的平衡，满足了机器学习项目对标注数据的数量和质量要求。
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