告别关键词误报！生成式LLM自动识别经济政策不确定性，多标签分类更精准
Beyond Keywords: Leveraging Generative LLMs and Label Aggregation to Classify Economic Policy Uncertainty in News Articles
📖 AI 总结
该研究针对经济政策不确定性（EPU）识别中传统关键词方法误报率高、监督学习依赖昂贵人工标注数据的痛点，提出利用生成式大语言模型通过提示生成合成标签，并结合弱监督与标签聚合技术，实现低成本、可扩展的EPU自动分类。研究还提出面向EPU相关文章的多标签与层次化分类方法，可自动判断文章是否涉及经济政策不确定性并识别其具体类型。该工作为公共部门经济监测提供了一条无需大量人工标注即可部署的可行路径，对提升政策不确定性监测的效率和覆盖面具有实际意义。
🔑 关键词速览
| Economic Policy Uncertainty (EPU) | 经济政策不确定性，指经济政策方向不明朗导致市场参与者难以预测和决策的程度。 |
| Large Language Models (LLMs) | 大型语言模型，指基于海量文本训练、能生成和理解自然语言的深度学习模型，如GPT系列。 |
| Weak Supervision | 弱监督，一种利用不精确、不完整或噪声标签进行模型训练的技术，可降低对人工标注的依赖。 |
| Synthetic Labels | 合成标签，指通过算法或模型自动生成的标注数据，用于替代或补充人工标注。 |
| Multi-label and Hierarchical Classification | 多标签与层次分类，多标签指一个样本可属于多个类别，层次分类指类别间存在层级关系。 |
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