汉堡大学发布通胀叙事有向无环图标注数据集数据集,应用在通胀分析、自然语言处理领域

汉堡大学本次发布的数据集通胀叙事有向无环图标注数据集,该数据集由汉堡大学与吕讷堡大学联合构建，聚焦新闻语料中的通胀因果叙事分析，采用有向无环图（DAG）结构标注事件节点与因果边。数据源自道琼斯新闻数据库的英文报道，通过定性内容分析法（QCA）迭代优化26类细粒度叙事子类别（供需/杂项）。研究提出基于克雷彭多夫α的图标注评估框架，旨在解决叙事理解中的人类标注变异（HLV）问题，为经济学与NLP领域提供结构化叙事分析工具。原始文本因版权限制未公开，但开源了图标注方法论实现。

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