研究：多模型标注行政文本时美元加权测量与人工复核预算
原文标题：Counting Under Disagreement: Dollar-Weighted Measurement, Selective Machine Labelling and Budgeted Human Review from Disagreeing AI Readers of Administrative Text
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论文以美国税务申报中 12.1 万条资助用途文本（79.9 万条记录、1264 亿美元）为测试床，比较规则分类器与三个语言模型的标注。8 个预测器校正后总额差异收敛至 4 亿美元内；两阶段复核策略在 100 条预算下将总额 RMSE 降低 28%，但独立读者可使估计总额偏移 39.3 亿美元。
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