arXiv ID:
2606.09351
基于上下文学习的大规模语言模型民意数据插补方法 / In-Context Learning for the Imputation of Public Opinion Data with Large Language Models
1️⃣ 一句话总结
本文提出利用大语言模型的上下文学习能力来填补民意调查中的缺失数据,该方法在多种缺失场景下均优于传统统计插补方法(如MICE PMM),尤其在非随机缺失情况下表现更佳,且能生成更窄的置信区间并接近理想的95%覆盖率。