GPT在政治科学研究中的应用：从非结构化文本中提取信息

摘要 本文探讨了大型语言模型（LLMs），尤其是GPT，如何在政治科学研究中增强从非结构化文本中提取信息的能力。通过自动化从历史文献、会议记录、新闻文章和非结构化搜索结果等来源中检索明确细节，GPT显著减少了数据收集所需的时间和资源。本研究强调了GPT如何补充人类研究助理，结合自动化效率与人类监督，以提高研究的可靠性和深度。这种整合不仅使全面的数据收集变得更为可及；而且还提高了整体研究效率和研究范围。文章强调了GPT在信息提取方面的独特能力及其在该领域推进实证研究的潜力。此外，我们讨论了与学生就业、隐私、偏见以及使用LLMs相关的环境影响的伦理问题。