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规范文本模糊性的情境化度量研究
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AI 综述
2026年10月26日，arXiv cs.CL 发布一项研究，提出以一组利益相关者（“评分者”）对备选规范文本（“政策”）在各相关场景（“案件”）中如何适用的分歧程度来量化规范文本的模糊性。研究称，在两个政策领域的初步分析中，即便使用模拟评分者，该方法也与真实人类分歧相关，且对虚假文本特征具有稳健性。研究随后将该度量应用于现有审议数据集，描述政策模糊性与政策支持度之间的关联。目前该研究处于预印本阶段，尚无后续进展报道。
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最新进展10月26日 00:00
研究提出以利益相关者对政策适用场景的分歧量化规范文本模糊性，并报告初步验证结果。报道时间线
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10月26日
- arXiv cs.CL规范文本模糊性的情境化度量：基于利益相关者对政策适用于具体场景的分歧
研究提出以一组利益相关者（"评分者"）对备选规范文本（"政策"）在各相关场景（"案件"）中如何适用的分歧程度来量化模糊性。在两个政策领域的初步分析显示，即便使用模拟评分者，该方法也与真实人类分歧相关，且对虚假文本特征具有稳健性。研究随后将该度量应用于现有审议数据集，描述政策模糊性与政策支持度之间的关联。
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