机器学习

本文探讨了深度神经网络在数字人文和信息科学中的文本分析应用，并提出了应对训练数据和领域适应挑战的解决方案。

本文利用大语言模型构建了企业数字化转型的新指标，揭示了数字化转型对财务绩效的显著提升作用，特别是对财务绩效较差的企业效果更明显。

ChatGPT 和 GPT-3 等大型语言模型在学术出版中的潜力与伦理挑战。

该研究利用自然语言处理技术自动评估心理治疗中的情绪，提出了一种基于BERT的模型，显著优于传统方法。

本文通过机器学习算法提升基本面量化投资中的股票收益预测，展示了深度学习在A股市场中的显著优势。

人工智能应用显著提升人力资源从业者的就业质量，尤其在招聘和培训领域效果显著。

该论文提出了一种基于机器学习的混合方法，通过用户生成内容（UGC）高效识别客户需求，显著提升了市场研究和产品开发的效率。

该研究通过主题建模和话语分析，揭示了巴西乙醇生产与气候变化、粮食安全之间的复杂关系。