基于大语言模型的国际信任民调数据插补

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【内容提要】近年来，预训练大语言模型的快速发展催生了区别于传统数据处理路径的“生成性建模”（generativemodeling）方法，在社会科学研究中展现出广泛的创新潜力。为探索大语言模型赋能国际关系实证研究和评估其能力和可信度，本文以大语言模型进行民意调查中缺失值插补为切入点，聚焦于其中国际信任度这一高度依赖上下文的主观潜在变量，在这一具有挑战性的缺失数据处理任务上，将大模型的表现与常用且强大的现有方法进行系统性比较。（剩余17706字）

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