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公关舆情转大模型:误报和漏报,代价根本不一样
如果你做过一段时间的舆情监测,其实早就已经在做代价判断了:一条只是语气冲的普通用户抱怨,和一条正在被大量转发、已经有媒体跟进苗头的负面,你不会用同一个标准去处理。前者顶多算噪音,后者晚发现两个小时,后面要投入的力气完全不是一个量级。把这种判断搬到模型上,它就变成了两个不同的错误。漏报,指的是真的负面存在,系统却没能报出来;误报,指的是本来没事,系统却把它当成负面报了出来。在舆情这个场景里,这两种错
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