话梅二三事

“好啊,jerry!袋袋里藏啥啦?”

我停下了正从塑料袋里偷偷拿出话梅并打算藏到抽屉的手,暗自shit,nnd,真霉,被发现了。

“啊,哈哈!!哈哈~!!小话梅呀,就是上次买的!”

“哟,又是那个呀~!很好吃的,太棒了!”美女说罢就出门去了洗手间。

我坐定在座位上,一幕幕往事又一次浮上眼前--几个礼拜前,就是我第一次买这包小话梅的时候就注定了此类话梅在偶桌上是逗留不了一下午的。第二次,不到2个钟头就阵亡了,第三次,更8谈了.......当我今天冒险想偷偷满足一下自己的馋牢时,竟然未遂了。

呜呼哀哉!还有我那一大包泰式香芒,养活了一帮人肚子里的一帮馋虫。

此文花了约摸一小时完成。其中包括忙事情的半小时,和老板谈话的十分钟(是老板找我谈话才对),和人闲扯的五分钟,收发邮件的两分钟,发呆的一分钟,吃话梅的半分钟。

即将结束此文的同时,我瞥了一下角落的话梅,只见一壳子静静的斜躺在那里。。非常之委琐!

-jerry

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我除!
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