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政治科学中的语言模型：迎接视觉分析的新时代
该研究旨在提高政治科学领域利用 Gemini 进行图像内容分析的可行性认识。通过对一个包含 688 幅图像的语料库进行回顾性分析，我们发现 Gemini 在执行物体检测方面非常准确，而物体检测是政治科学图像分析中最常见和基础的任务。同样重要
PDF4 months ago
如何使用大型语言模型进行文本编码：以公共政策文件中的父亲角色为例
近期大语言模型（LLM）如 GPT-3 和 GPT-4 在政治学领域的文本分析方面取得了新突破，它们承诺以更好的结果和更少的编程工作来实现自动化。本研究评估 LLM 在三个原始编码任务的非英文政治学文本上的效果，并提供了在政治学研究中使用
PDF7 months ago
利用语言模型对社会科学数据集进行编码
研究表明，使用语言模型（LMs）可以处理人类编码的文本，通过与人类编码员的比较，我们发现 GPT-3 可以达到与人类编码员相当的表现水平，这为在很多领域中应用语言模型来处理文本提供了证据。
PDFa year ago
用于监督文本分析的合成文本
本文介绍了受控产生合成文本的方法，以解决政治科学家在使用受监督文本模型方面面临的挑战。作者用三个应用程序证明了合成文本的实用性，包括生成描述乌克兰战斗的虚拟推文，为训练事件检测系统的合成新闻文章，以及训练句子级民粹主义分类器的多语言语料库。
PDFa year ago
法律法规中的实体图提取──用于政策设计分析的原型
本文介绍了一个原型研究，该研究致力于量化公共政策设计的研究。该系统旨在自动化收集法律文件，注释它们，使用超图分析关键实体之间的相互关系。该系统针对 2003 年的《联合国教科文组织保护非物质文化遗产公约》进行了测试，该法律文献规定了保护文化
PDF2 years ago
ACL政治：基于同一故事文章比较的预训练模型用于意识形态预测和立场检测
本文介绍了使用基于意识形态的预训练目标的预训练语言模型进行意识形态预测的新方法，并介绍了一个大规模数据集 POLITICS，该数据集包含超过 3.6M 篇政治新闻文章，并展示该模型在意识形态预测和立场检测任务上的性能优越性。
PDF2 years ago
EMNLP自适应集成：用于政治文件分析的无监督领域自适应
该研究提出了一种基于适应性集成的无监督领域自适应框架，具有新颖的文本分类模型和时域训练，适用于历时文献，实验证明其性能优异，与强基准模型相比，更加稳定，具有更好的提取干净语料库的表现，可应用于政治科学等领域的研究。
PDF5 years ago
学习标签比例
该文章针对基于 Label Proportions 的学习环境提出了一个新的学习框架 ——Empirical Proportion Risk Minimization，利用该学习框架可以构建更好的学习算法，在政治学、营销、医疗保健和计算机视
PDF10 years ago