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研究案例

用 GPT 做多语种心理文本分析(Rathje 等,PNAS 2024)

在 15 个数据集(约 4.8 万条人工标注的推文与新闻标题)、12 种语言上,测试 GPT-3.5、GPT-4 与 GPT-4 Turbo 对情感、情绪、冒犯性与道德基础的识别。

公开成果记录

简单提示词与人工标注的吻合度(r ≈ 0.59–0.77)远高于英文词典法(r ≈ 0.20–0.30);作者公开了代码与视频教程。

使用前要了解

与标注者相关不等于对你的构念有效;请在自己的语言与领域中用人工编码样本复验。

来源与核验

原始来源 ↗

已核对来源 · 本站未实测

核对了已发表论文的摘要与书目信息;相关系数仅对应研究中的数据集和模型版本。

证据或来源记录 ↗

许可与复用

尚未记录许可。复用代码、模型或数据前请核对原始许可。

许可说明不代表完成了许可审计。开源不等于托管、模型调用免费,也不自动意味着可商用。

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