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定量文本分析的专业证书
该计划的毕业生将是理想的定位，以应用其新获得的计算文本挖掘技能，以重定向政府，智囊团，政治运动，利益集团和公务员的职业。 此外，对社会科学理论的扎实理解与探索大型文本数据集的技术能力的结合，为公司，非营利部门或IT公司内的任何数据科学团队带来了独特的补充。该计划的毕业生将是理想的定位，以应用其新获得的计算文本挖掘技能，以重定向政府，智囊团，政治运动，利益集团和公务员的职业。此外，对社会科学理论的扎实理解与探索大型文本数据集的技术能力的结合，为公司，非营利部门或IT公司内的任何数据科学团队带来了独特的补充。
文本a/texto a影响者的实际影响...
考试量表：学生将必须在笔记本中回答五个问题的所有问题中的所有问题。 将能够在与单个文本（A或B）有关的五个问题中，或在每个文本（A和B）中提到的五个问题中的回答。 第一部分。 （6 p。）学生将必须在这两个文本中的任何一个上回答第一个问题：问题A1或B1（2 p。）学生将不得不回答两个文本中的任何一个问题：问题A2或B2或B2（1.5 p。）学生必须在两个文本中的第三个问题中回答：问题A3或B3或B3或B3或B3或B3（1 p。a3或b3）（II ii a：ii a.4或b4）（ii a4或b4）（ii。 （4 p。）学生将选择书面表达练习之一：问题A5或B5。将能够在与单个文本（A或B）有关的五个问题中，或在每个文本（A和B）中提到的五个问题中的回答。 第一部分。 （6 p。）学生将必须在这两个文本中的任何一个上回答第一个问题：问题A1或B1（2 p。）学生将不得不回答两个文本中的任何一个问题：问题A2或B2或B2（1.5 p。）学生必须在两个文本中的第三个问题中回答：问题A3或B3或B3或B3或B3或B3（1 p。a3或b3）（II ii a：ii a.4或b4）（ii a4或b4）（ii。 （4 p。）学生将选择书面表达练习之一：问题A5或B5。第一部分。（6 p。）学生将必须在这两个文本中的任何一个上回答第一个问题：问题A1或B1（2 p。）学生将不得不回答两个文本中的任何一个问题：问题A2或B2或B2（1.5 p。）学生必须在两个文本中的第三个问题中回答：问题A3或B3或B3或B3或B3或B3（1 p。a3或b3）（II ii a：ii a.4或b4）（ii a4或b4）（ii。（4 p。）学生将选择书面表达练习之一：问题A5或B5。
文本分类的大型语言模型
大型语言模型（LLM）的进步已经改变了自然语言处理领域，并具有巨大的社会科学分析潜力。我们探讨了LLMS在监督文本分类中的应用。作为一个案例研究，我们考虑了立场检测并检查不同体系结构，培训制度和任务规范的预测准确性的变化。我们比较了从8600万到1.7万亿个参数和四个截然不同的培训制度的十个型号：基于及时的零拍学习；几乎没有学习；微调;和指导调节。最大的型号通常提供最佳的预测性能，但是微调较小的型号是一个竞争解决方案，因为它们的精度相对较高，成本较低。对于复杂的预测任务，指导性的开放权重模型可以表现良好，可与最先进的商业模型匹配。我们为社会学研究中使用LLM进行文本分类提供了建议，并讨论了与这些技术使用相关的局限性和挑战。
教科书算法和数据结构1
类型的整数包括整个数字的子集，其大小可能在单个计算机系统之间有所不同。如果计算机使用n位代表两个补体表示法中的整数，则X的可接受值必须满足-2n-1≤x<2n-1。假定这类型数据的所有操作都是精确的，并且对应于算术的普通定律，否则，计算将中断。此事件称为溢出。
使用传统计算机的文本分类...
机器学习中使用的神经网络是由几个简单处理器（单位，神经元）组成的系统，这些系统由通信渠道（连接）连接。这些连接具有相应的权重系数，并且每个神经元具有自己的激活函数，该功能接受输入信号以确定输出信号。人工神经网络是数学模型的集合，它们取决于结构，通过计算加权系数和激活函数的方法来确定。学习是训练，其中数据集通过迭代和计算连接的重量系数来训练算法。这些连接存储解决特定问题所需的知识。Scikit学习库中使用的分类器称为
文本分析和自动索引 - SIGIR
本书的前两章介绍了现有信息检索系统的设计和操作。在信息检索所需的所有操作中，最关键、也可能是最困难的操作是分配适当的术语和标识符，以表示集合项的内容。这项任务称为索引，通常由训练有素的专家手动执行。在现代环境中，索引任务可以自动执行。本章涉及用于自动索引的技术以及这些技术的效果和性能。首先描述基本的索引任务，然后比较手动和自动索引。然后研究选择好的内容术语和根据术语的假定值分配权重的基本技术，以便进行内容识别。然后提出了一种简单的自动索引程序，以及由使用术语短语和同义词库类别组成的改进。还简要介绍了语言和概率技术在自动索引中的使用。最后，包括评估输出以证明所提出的索引技术应用于小样本集合的有效性。
一种可解释文本分类的人机协作方法
可解释性是文本分类在许多应用领域（从情绪分析到医学诊断或法律审查）的关键要求。现有方法通常依靠“注意力”机制来解释分类结果，方法是估计输入单元的相对重要性。然而，最近的研究表明，这种机制往往会在解释中错误识别不相关的输入单元。在这项工作中，我们提出了一种人机混合方法，将人类原理纳入基于注意力的文本分类模型，以提高分类结果的可解释性。具体来说，我们要求工人通过选择相关的文本片段来提供注释的理由。我们引入了 MARTA，这是一个贝叶斯框架，它共同学习基于注意力的模型和工人的可靠性，同时将人类原理注入模型训练中。我们推导出一种基于变分推理的原则性优化算法，该算法具有用于学习 MARTA 参数的有效更新规则。对真实数据集的广泛验证表明，我们的框架在分类可解释性和准确性方面都显著提高了最先进的水平。
人工智能文本生成使用政策
生成式人工智能辅助 (GAIA) 政策 我们欢迎人工智能语言生成工具（统称为大型语言模型或 LLM）进入学习过程，以保持公平、优化学生技能培养和尊重相关利益相关者的观点。这些包括我们作为渴望学习和建立事业的学生的观点，以及送我们上大学的家人、负责教授我们重要技能的教授、有责任用文凭证明我们能力的大学、因为我们的能力和品格而投资于我们的未来雇主以及缺乏宝贵资源特权的同事的观点。为此，GAIA 政策对 LLM 的包容性方法采取了一些常识性限制。