English(EN) Can LLM-assisted regularization increase forecast accuracy for migration flows in low data regimes?

大型语言模型提高了低数据场景下的移民预测准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员探索了使用大型语言模型（LLM）来提高移民流预测能力，特别是在结构化数据有限的情况下。他们提出的方法包括使用LLM从新闻文章中提取与移民相关的信号，并将这些信号整合到加权Lasso预测框架中。该方法旨在通过应用特定特征的正则化惩罚来提高准确性。虽然实验结果显示在不同移民走廊和建模策略下的表现不一，但该研究表明，在特定条件下，LLM指导的正则化可以带来益处，尽管结果很大程度上受到移民走廊特征和数据量等因素的影响。 AI

影响 LLM指导的正则化有潜力提高数据稀缺领域的预测能力，影响社会经济分析和政策规划等领域。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Nathaniel T. Hindman, Fabricio Murai · 2026-10-07 04:00

大型语言模型辅助正则化能否提高低数据环境下移民流的预测准确性？

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