BB text-classification

Разрабатывает и проверяет классификацию текстов на основе LLM для исследовательских данных — создание кодовой книги, выбор режима обучения, выбор модели и воспроизводимость, построение промптов, пилотная проверка по сравнению с кодированием человеком со статистикой согласия (каппа, F1), гибридные рабочие процессы человека и LLM, а также отчетность по данным, закодированным моделью. Также включает возобновляемый пакетный конвейер с базовой линией на основе правил для кодирования больших наборов повторяющихся текстовых значений в свободной форме по закрытой кодовой книге — текст должностей, учреждений и реестров, а также ответы на открытые вопросы в опросах — с замороженным набором входных данных, инкрементным выводом, остаточными корзинами, стратифицированной ручной проверкой, сравнением с использованием регулярных выражений или словаря и опубликованной таблицей поиска. Используйте, когда пользователь просит классифицировать, кодировать или маркировать текст в масштабе. Поиск категорий вместо их применения обрабатывается через topic-modeling.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs and validates LLM-based text classification for research data…»

Designs and validates LLM-based text classification for research data — codebook construction, choice of learning regime, model selection and reproducibility, prompt construction, pilot validation against human coding with agreement statistics (kappa, F1), hybrid human-LLM workflows, and reporting model-coded data. Also carries a resumable batch pipeline with a rule-based baseline for coding large sets of repeated free-text values against a closed codebook — occupation, institution, and registry text, and open-text survey responses — with a frozen input set, incremental output, residual buckets, stratified hand validation, a regex or dictionary comparison, and a published lookup table. Use when the user asks to classify, code, or label text at scale. Discovering categories rather than applying them goes to topic-modeling.

Разрабатывает и проверяет классификацию текстов на основе LLM для исследовательских данных — создание кодовой книги, выбор режима обучения, выбор модели и…

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия