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Tunazzina Islam
Tunazzina Islam
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LLM和聚类从无标签文本创建主题分类
研究人员开发了一个新框架，该框架使用大型语言模型（LLM）和聚类技术，从无标签文本数据中自动创建可解释的主题分类。该方法在分析2024年美国总统大选政治广告的案例研究中得到证明，可以在不需要预定义标签的情况下组织大型文本语料库。归纳出的分类支持对议题流行度、道德框架、广告支出和人口统计学暴露度的下游分析。
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大型语言模型分析付费广告和社交媒体上的气候讨论
研究人员开发了一种新的方法来分析在线气候讨论，方法是将 Meta 等平台上的付费广告与社交媒体（特别是 Bluesky）上的有机讨论进行比较。该方法利用大型语言模型来识别和标记主题，而无需预先定义的主题。研究发现，付费广告侧重于以正式的语气推广特定解决方案，而有机帖子则强调具有科学依据、危机导向的系统性批判。该框架旨在可推广，用于跨不同传播环境的比较主题分析。