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新AI方法通过自适应验证提高调查准确性

研究人员开发了一种名为自适应矩阵验证（AMV）的新方法，以提高AI辅助访谈的准确性。该方法使用AI将自然语言响应映射到结构化调查数据中，同时纳入一小组随机结构化问题进行统计调整。AMV使用其他受访者的验证答案来校准AI映射的值，并用目标受访者自己的验证答案来纠正剩余的错误。该论文详细介绍了各种统计量的估计量，并提供了规划样本量和所需验证问题数量的公式。