孟天广 苏宇轩 | 基于大语言模型的政治史料分类方法研究：从史料结构化到智能标注
基于大语言模型的政治史料分类方法研究：从史料结构化到智能标注 摘要： 人工智能的迅猛发展正在推动社会科学研究范式转换。本研究聚焦大语言模型（LLMs）在历史政治文本分析中的应用潜力，系统探讨了其在文本处理、语义解码与分类标注中的技术表现与方法价值。本文以《清实录》为核心史料，围绕“模型适用场景”“分类性能对比”“提示词优化策略”及“模型选择路径”四个关键问题，开展了跨模型、多任务的实验分析。研究发… 阅读更多 »孟天广 苏宇轩 | 基于大语言模型的政治史料分类方法研究：从史料结构化到智能标注