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topic modeling
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新框架识别社交媒体上的竞争性政治叙事
研究人员开发了一个无监督框架，用于识别和分析社交媒体上政治讨论中的竞争性叙事，特别关注德国政治家的推文。该系统利用一个多阶段管道，结合了主题建模、事件检测和事件链接等自然语言处理技术，以揭示围绕政治话题的不同观点和冲突。关于两个两极分化问题的案例研究证明了该方法在揭示不同观点和促进对数字公共领域中叙事传播的理解方面的有效性。
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为银行业资产管理开发的 AI 驱动利率预测系统
一项新的概念验证研究介绍了一个人工智能驱动的系统，旨在增强银行业资产管理的利率预测能力。该原型将传统的计量经济学模型（如贝叶斯向量自回归）与现代人工智能技术（如主题建模和情感分析）相结合。该系统在一个主要欧洲银行进行了测试，旨在提供更精确和灵活的利率走势预测，从而改进资产负债管理中的战略决策。
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人工智能关键词提取研究强调众包数据的道德管理
牛津大学的一篇新论文探讨了使用人工智能从众包数据集中提取关键词，并以“他们的最佳时光在线档案馆”为例进行了案例研究。该研究评估了三种自然语言处理方法：命名实体识别、关键词提取和主题建模，测试了从统计方法到生成式人工智能的各种人工智能技术。研究结果表明，虽然自然语言处理方法在对大规模关键词提取方面显示出潜力，但没有一种单一的方法是足够的，并且模型选择会影响结果。该论文还强调了与从涉及在世贡献者的数据集中进行自动关键词提取相关的道德管理责…