1.2 几个前沿案例

示例一：用 BERT + LLM 标注与校验微博讨论的「立场」「事件极性」与「地区歧视」

Source: Yang, Leo Yang, and Yiqing Xu（斯坦福大学）. "User Location Disclosure Fails to Deter Overseas Criticism but Amplifies Regional Divisions on Chinese Social Media." arXiv preprint arXiv:2507.03238 (2025).

研究问题：当平台开始展示用户 IP 省份/国家标签后，线上讨论的参与结构与文明程度如何变化？方法重点：结合预训练 BERT（+CNN 头）的监督学习分类器与大语言模型（GPT 系列）的指令标注，形成可扩展的高质量社会计算流水线，并辅以人工校验与指标验证。

1) 任务与标签体系（论文做法）

事件极性（Event Sentiment）：将帖子按“正向/负向/中性”划分。作者使用LLM 辅助标注并进行人工验证，提供可度量的 F1（宏/微 0.721）。
评论立场（Comment Stance）：相对政府立场的“支持/中性/批评”。作者用BERT + CNN 头进行监督学习（1 万条人工标注对训练），并人工复核，F1≈0.783。
地区歧视（Regional Discrimination）：在二级回复中检测是否含对省籍/地域的偏见与攻击。该子任务使用LLM 指令分类（要求只输出“has/no regional discrimination”），并人工校验，F1≈0.835。

附：论文同时披露了其BERT(+CNN) 结构与LLM 提示词设计示意，用于评论立场与地区歧视检测；并给出人工验证流程与精度指标表。

2) 数据与抽样要点（供复现时参考）

只抓取首屏（前 20 条）评论与回复以减少幸存者偏差并覆盖“有意义互动”。
通过高频快照（发帖后 24 小时每 5 分钟，其后 10 天每日一次）捕捉删帖前/删评前的真实互动轨迹。
在政策突发上线后，利用一次短时实现缺陷回溯到了历史评论的地理标签，用于因果识别（ITS）。

上述对齐论文叙述与方法区块；在你的项目中，可据此设置抓取与抽样策略（或用平台 API/数据捐赠替代）。

3) 最小可复现技术栈（教学版）

立场识别：transformers（中文 BERT/RoBERTa）+ 轻量 CNN/MLP 头进行三分类（支持/中性/批评）。
事件极性：先用 LLM 指令分类“正/负/中”，再抽样做人工校验，并回写修正（HITL）。
地区歧视：使用 LLM 的约束式输出（只许输出两类标签），避免长答/幻觉，结果再抽样校验。
度量与验证：保留人工金标子集，报告 Precision/Recall/F1（微/宏），并进行门限灵敏度分析与失误案例审查。

4) 代码片段（教学版·可直接改造）

说明：以下代码用于演示范式。真实研究需加入你的数据清洗、抽样、分层设计与伦理流程（脱敏、匿名、最小必要原则）。

A. 评论立场：BERT(+MLP) 三分类（支持/中性/批评）

python

# pip install transformers datasets accelerate scikit-learn
from datasets import Dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support, accuracy_score

MODEL = "hfl/chinese-roberta-wwm-ext"  # 或中文BERT，论文为BERT+CNN，此处用MLP头近似教学
label2id = {"supportive":0, "neutral":1, "critical":2}
id2label = {v:k for k,v in label2id.items()}

# 假设你已构造好 (post_text, comment_text, label) 样本
def pack(example):
    text = f"[POST]{example['post']}\n[COMMENT]{example['comment']}"
    return {"text": text, "label": label2id[example["label"]]}

train_data = Dataset.from_list(train_examples).map(pack)
eval_data  = Dataset.from_list(eval_examples).map(pack)

tok = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
def tokenize(batch): return tok(batch["text"], truncation=True, max_length=256)
train_data = train_data.map(tokenize, batched=True)
eval_data  = eval_data.map(tokenize, batched=True)

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL, num_labels=3, id2label=id2label, label2id=label2id)

def metrics(eval_pred):
    logits, labels = eval_pred
    preds = logits.argmax(-1)
    p, r, f1, _ = precision_recall_fscore_support(labels, preds, average="macro", zero_division=0)
    acc = accuracy_score(labels, preds)
    return {"macro_f1": f1, "precision": p, "recall": r, "accuracy": acc}

args = TrainingArguments(
    output_dir="./stance_clf",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=32,
    per_device_eval_batch_size=64,
    num_train_epochs=3,
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    load_best_model_at_end=True,
    metric_for_best_model="macro_f1",
)

trainer = Trainer(model=model, args=args, train_dataset=train_data, eval_dataset=eval_data, tokenizer=tok, compute_metrics=metrics)
trainer.train()
# 评估时请分标签报 P/R/F1，并附错误分析对照表（比论文表 S6 更细可加分）。:contentReference[oaicite:17]{index=17}

B. 事件极性（LLM 指令分类 + 人工抽检回写）

python

# 演示：以统一函数包装 LLM 调用，强约束输出集合 {positive, neutral, negative}
import json, time
from openai import OpenAI  # 如用别家大模型，请保持“只输出标签”的约束一致

client = OpenAI()

SYSTEM = "You are a precise annotator. Output one label only."
PROMPT = """Classify the post into {labels}. Output ONLY the label.
Post:
{post}"""

LABELS = ["positive", "neutral", "negative"]

def classify_event(post_text):
    msg = PROMPT.format(labels=", ".join(LABELS), post=post_text)
    rsp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-mini",  # 选择具性价比的推理小模型
        messages=[{"role":"system","content":SYSTEM},{"role":"user","content":msg}],
        temperature=0  # 约束确定性
    )
    label = rsp.choices[0].message.content.strip().lower()
    assert label in LABELS, f"Invalid label: {label}"
    return label

# 批量推理 + 人工抽样校验（HITL）：抽样 n% 交由助研校对-> 回写修正 -> 重新计算F1

论文做法同样使用LLM 辅助+人工校验并报告 F1=0.721，可将你的**抽检比例与一致性系数（κ）**写入方法节。

C. 地区歧视（LLM 二分类：has/no regional discrimination）

python

SYSTEM = "You are a precise safety/abuse classifier. Output exactly one of: has regional discrimination | no regional discrimination."
PROMPT = """Determine if the reply shows regional discrimination against the commenter based on origin/accents/stereotypes.
Output exactly:
- has regional discrimination
- no regional discrimination

Inputs:
COMMENT: {comment}
COMMENTER_GEO: {geo}
REPLY: {reply}
"""

def classify_discrimination(comment, geo, reply):
    rsp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        messages=[{"role":"system","content":SYSTEM},
                  {"role":"user","content":PROMPT.format(comment=comment, geo=geo, reply=reply)}],
        temperature=0
    )
    label = rsp.choices[0].message.content.strip().lower()
    if "has regional discrimination" in label: return "has regional discrimination"
    if "no regional discrimination" in label:  return "no regional discrimination"
    raise ValueError(f"Invalid label: {label}")

与论文中“只输出两类标签的指令”一致，确保确定性与可批量计量；随后进行人工抽检验证并报告 P/R/F1。

5) 可靠性与有效性（报告清单）

在论文式写作中，建议将下列条目写入“测量与验证”小节：

金标集构造：抽样比例、标注指南、重复标注一致性（Cohen’s κ / Krippendorff’s α）。
模型度量：微/宏 F1、各类 P/R、混淆矩阵、门限敏感性。参考论文表 S6 的呈现形式。
可解释性：错分案例卡（counterfactuals/最小编辑），对“讽刺/反讽/影射”进行误差归因。
伦理与隐私：最小化收集，省级/国家级粗粒度地理标签；全链路匿名化与访问控制（只共享汇总/匿名数据用于复现）。
再现性：固定随机种子、记录模型版本/提示词版本；导出标注与训练配置（YAML/JSON）；在附录列出标签定义与提示词模板。

6) 与因果识别的衔接（简述）

完成上述测量层后，论文使用中断时间序列（ITS）识别政策上线（2022-04-28 中午）的即时效应，并对海外参与、跨省参与、批评性评论等指标进行前后对比与稳健性检验。你在复制研究时，可将上面得到的结构化标签作为因变量或中介变量，置入 ITS / RDiT 等框架做推断。

小结（可直接落地的研究范式）

测量端：BERT/中文 RoBERTa 做立场；LLM 做极性/歧视的强约束输出；全链路HITL 与指标表是学术必需。
推断端：将“每帖首屏互动结构”的高频追踪转成可比的时间序列面板，在自然实验/政策突发点上用 ITS 做因果识别。
再现端：开放提示词、标签定义、指标表与抽检方案；数据合规地只共享匿名/汇总层。

✅ 示例二：用 NLP + 预训练语言模型解码中国产业政策的语义网络

论文来源：Hanming Fang, 宾夕法尼亚大学，Decoding China’s Industrial Policies, 2025. 研究问题：如何用 AI 技术系统识别中国中央与地方政府在不同行业、时期与政策目标上的干预模式？ 关键贡献：构建了一个基于预训练语言模型（如 Sentence-BERT 与 GPT 类模型）的语义嵌入系统，对产业政策进行结构化分类与聚类，揭示“国家目标—产业领域—执行主体”三层网络。

1) 数据准备与处理

论文中共收集了 超过 200,000 份 政府公开政策文件（2000–2024），包括：

国务院文件与部委通知；
地方发改委、工信厅、省级政府规划；
各类政策实施细则。

每份文档经过以下步骤处理：

分段与清洗（去除无意义模板内容）；
句向量化（使用多语言 Sentence-BERT 与 OpenAI Embeddings）；
语义相似度计算（用于聚类与主题提取）；
LLM 辅助标注（例如 GPT-4 用于识别政策类型与目标领域）；
人工抽样复核以确保标签一致性。

2) 方法框架（AI 部分）

论文采用了两个层次的模型体系：

层级	模型	功能	对应任务
基础层（Representation）	`Sentence-BERT (paraphrase-mpnet-base-v2)`	将每段政策文本转为768维嵌入向量	表示语义特征
语义层（LLM Annotation）	`GPT-4 / ChatGPT API`	辅助判断文本属于哪一类产业政策（补贴、创新、信贷、税收等）	LLM 指令标注
聚类层（Policy Topic Discovery）	`UMAP + HDBSCAN`	低维可视化 + 语义聚类	发现主题簇
验证层	`人工校对 + F1 指标`	检查 LLM 标注准确度	质量控制

3) 关键技术：LLM 辅助标注（Prompt 示例）

研究者使用了结构化提示词模板来控制大模型输出格式：

text

System: You are a policy classification expert.
User: Read the following paragraph and identify:
(1) the main policy tool (e.g., tax rebate, subsidy, credit support, R&D funding);
(2) the target industry (e.g., semiconductors, new energy vehicles, biotech);
(3) the policy goal (e.g., innovation, employment, industrial upgrade);
Output as JSON:
{"tool": "...", "industry": "...", "goal": "..."}

通过 API 批量运行后，研究者用人工复核 5% 样本以估算 LLM 准确度（平均 F1≈0.82）。

4) 可复现 Python 示例

以下代码展示了一个简化版的政策分类与聚类管线：

python

# pip install openai sentence-transformers umap-learn hdbscan pandas
from openai import OpenAI
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import pandas as pd
import umap, hdbscan

# === Step 1: 加载数据 ===
df = pd.read_csv("policies_sample.csv")  # 包含 columns: ['policy_id', 'text']

# === Step 2: 嵌入 ===
model = SentenceTransformer("paraphrase-mpnet-base-v2")
embeddings = model.encode(df["text"], show_progress_bar=True)

# === Step 3: 聚类 ===
reducer = umap.UMAP(n_neighbors=15, min_dist=0.1, metric='cosine')
embedding_2d = reducer.fit_transform(embeddings)
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=30, metric='euclidean')
df["cluster"] = clusterer.fit_predict(embedding_2d)

# === Step 4: 用 LLM 辅助标注 ===
client = OpenAI()
prompt = """Classify this Chinese policy snippet:
1. Policy Tool
2. Target Industry
3. Policy Goal
Return JSON."""
def classify(text):
    r = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"system","content":"You are a precise classifier."},
                  {"role":"user","content": prompt + "\n\n" + text}],
        temperature=0
    )
    return r.choices[0].message.content

df["llm_annotation"] = df["text"].apply(classify)

通过这种方式，我们可以：

对语义相似政策进行聚类；
用 LLM 辅助生成结构化分类；
将结果用于进一步的回归分析或可视化（例如政策重心迁移图）。

5) 应用与结果

聚类结果揭示了 2000–2024 年政策重心的时间迁移：
- 2000s：重点在“基础制造与外贸导向”；
- 2010s：转向“创新与绿色能源”；
- 2020s：聚焦“科技自立与供应链安全”。
使用 LLM 提取的“政策目标字段”进一步用于建模，分析创新导向型政策与企业专利产出的关系。

6) 小结

模块	方法	启发
数据	自动化爬取政府公文 + 分句处理	政府文本是结构化语料的理想来源
AI 模型	Sentence-BERT + GPT-4	结合嵌入与指令模型能捕捉政策语义
聚类	UMAP + HDBSCAN	可揭示政策主题簇与时间迁移
验证	LLM + 人工抽检	兼顾规模与准确性
应用	政策网络分析、政策强度指数	可用于宏观政策建模与地区比较研究

1.2 几个前沿案例 ​

示例一：用 BERT + LLM 标注与校验微博讨论的「立场」「事件极性」与「地区歧视」 ​

1) 任务与标签体系（论文做法） ​

2) 数据与抽样要点（供复现时参考） ​

3) 最小可复现技术栈（教学版） ​

4) 代码片段（教学版·可直接改造） ​

A. 评论立场：BERT(+MLP) 三分类（支持/中性/批评） ​

B. 事件极性（LLM 指令分类 + 人工抽检回写） ​

C. 地区歧视（LLM 二分类：has/no regional discrimination） ​

5) 可靠性与有效性（报告清单） ​

6) 与因果识别的衔接（简述） ​

小结（可直接落地的研究范式） ​

✅ 示例二：用 NLP + 预训练语言模型解码中国产业政策的语义网络 ​

1) 数据准备与处理 ​

2) 方法框架（AI 部分） ​

3) 关键技术：LLM 辅助标注（Prompt 示例） ​

4) 可复现 Python 示例 ​

5) 应用与结果 ​

6) 小结 ​

1.2 几个前沿案例

示例一：用 BERT + LLM 标注与校验微博讨论的「立场」「事件极性」与「地区歧视」

1) 任务与标签体系（论文做法）

2) 数据与抽样要点（供复现时参考）

3) 最小可复现技术栈（教学版）

4) 代码片段（教学版·可直接改造）

A. 评论立场：BERT(+MLP) 三分类（支持/中性/批评）

B. 事件极性（LLM 指令分类 + 人工抽检回写）

C. 地区歧视（LLM 二分类：has/no regional discrimination）

5) 可靠性与有效性（报告清单）

6) 与因果识别的衔接（简述）

小结（可直接落地的研究范式）

✅ 示例二：用 NLP + 预训练语言模型解码中国产业政策的语义网络

1) 数据准备与处理

2) 方法框架（AI 部分）

3) 关键技术：LLM 辅助标注（Prompt 示例）

4) 可复现 Python 示例

5) 应用与结果

6) 小结