通过大型语言模型从调查评论中导出的工资情感指数
计算与语言
2025-11-17 v2
摘要
生成式人工智能的出现为经济文本分析创造了新的机遇。本研究提出了一种工资情感指数（Wage Sentiment Index, WSI），其基于大型语言模型（Large Language Models, LLMs）构建，用于预测日本的工资动态。该分析基于经济观察者调查（Economy Watchers Survey, EWS），这是日本官房每月进行的调查，捕捉对高度敏感业务条件的行业中工人的实时经济评估。WSI 扩展了先前研究中使用的价格情感指数（Price Sentiment Index, PSI）的框架，使其专用于与工资相关的情感。为确保可扩展性和可适应性，还开发了一种数据架构，使其能够集成来自报纸和社交媒体等额外来源。实验结果表明，基于 LLM 的 WSI 模型显著优于基线方法和预训练模型。这一发现凸显了利用 LLM 驱动的情感指数来提高政府和中央银行政策设计的时效性和有效性的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.00290,
title = {Wage Sentiment Indices Derived from Survey Comments via Large Language Models},
author = {Taihei Sone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.00290},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IEEE Big Data 2025. 10 pages, 2 tables, 16 figures