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文本数据在社会科学研究中继续蔓延，源于电子邮件，社交媒体帖子，调查，大型语言模型的生成文本等来源。与文档级元数据（例如作者人口统计学，时戳）的广泛可用性导致了结构主题模型（STM）（Roberts，Stewart，Stewart，Tingley，Lucas，Lucas，Leder-Luis，Luis，Luis，Gadarian，Gadarian，Gadarian，Albertson，Albertson，Albertson和Rand 2014; Roberts，Rand; Roberts; Robert和Stewart和Airloldi 2016 comporiative of Airnatiation of Airnatiation of Aira gation and Aira Meta 2016，以下情况下，该公司，以下情况下，以下情况下，以下情况下，以下情况下，该公司的统一性构成了它的统一性。更好地总结文本文档中的内容。该模型以及STM R软件包（Roberts，Stewart和Tingley 2019）允许研究人员发现主题并估算其关系，以通过对潜在主题普遍性的回归分析（用于主题的文档的比例）来记录元数据。
解开sts：用于结构主题的R包和...
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