基于渐进式分类构建的环境研究可视化文本挖掘

环境专家开发了DPSIR（Driver, Pressure, State, Impact, Response）框架，以系统性地研究和沟通社会与环境之间的关键关系。使用该框架需要专家从语料库构建DPSIR分类、标注文档并识别DPSIR变量和关系，这过程既费时又缺乏灵活性。使用常规文本挖掘方法实现自动化面临技术挑战，主要原因是该分类通常以抽象定义为起点，专家在标注语料库时会逐步细化和具体化。在此基础上，我们开发了GreenMine系统，支持基于提示工程的交互式文本挖掘。该系统实现了一个包含三个简单可评估子任务的提示管道。在每个子任务中，DPSIR分类可使用自然语言定义，并在专家分析语料库时进行迭代细化。为支持用户评估该分类，我们引入基于响应一致性的不确定性评分。随后，我们设计了径向不确定性图，用于可视化不确定性和语料库主题，从而支持评估与探索的交叉进行。运用该系统，专家可通过大语言模型逐步构建DPSIR分类并标注语料库。我们采用真实世界的访谈记录进行案例研究，以展示该系统在支持DPSIR关系交互式挖掘方面的能力，并通过协作讨论形式的专家评审，以了解该系统的潜力与局限性。我们总结了开发该系统所得经验教训，并讨论了未来在其他应用场景中支持知识密集型任务交互式文本挖掘的机遇。