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研究者构建首个尼泊尔语选举承诺基准数据集并完成模型评测
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AI 综述
2026年10月26日，arXiv发布的一项自然语言处理研究构建了首个尼泊尔政治文本选举承诺黄金标准数据集，其标注一致性检验 Cohen's kappa 为 0.777。该研究对比评测了多种 AI 模型在选举承诺挖掘任务中的表现。结果显示，fastText-LSTM 整体表现最优，准确率达 0.914，macro F1-score 为 0.913；而在大语言模型的 few-shot 评测中，Qwen3-8B 表现最佳，macro F1-score 达到 0.848。
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最新进展10月26日 12:00
研究者发布首个尼泊尔语选举承诺黄金标准数据集，评测显示fastText-LSTM与Qwen3-8B表现优异。报道时间线
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10月26日
- arXiv 自然语言处理从承诺到问责：尼泊尔政治文本选举承诺的 AI 建模对比与可视化
研究构建了首个尼泊尔政治文本选举承诺黄金标准数据集（Cohen's kappa 为 0.777），并对比评测了多种 AI 模型。其中 fastText-LSTM 表现最优（准确率 0.914、macro F1-score 0.913），Qwen3-8B 在大模型 few-shot 评测中表现最佳（macro F1-score 0.848）。
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