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超越情感：利用主题指标进行政治立场分类
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究探讨了主题度量在态度分类中的有效性，发现主题度量优于情绪度量，可以提高高达18.95％的性能。情绪和主题度量的组合可以实现最佳性能，并且可以进一步解决仅依赖情绪以及主题度量低一致性得分的局限性。
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关键要点
- 该研究探讨了主题度量在态度分类中的有效性。
- 主题度量优于情绪度量，可以提高高达18.95%的性能。
- 情绪和主题度量的组合可以实现最佳性能。
- 研究使用了Bestvater和Monroe（2023）确定的三个数据集。
- BERTopic在提取连贯主题方面表现出色，连贯性得分提高了17.07%至54.20%。
- 主题度量特别适用于态度和情绪相关性较弱的文本。
- 仅依赖情绪和主题度量低一致性得分的局限性可以通过组合解决。
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