missing-data-imputation

本文提出一个五阶段框架，将大型语言模型整合到调查研究中，以应对回复率下降、样本偏差和欺诈性完成等问题。基于2024年米尔顿飓风调查数据，作者提出了一种理论知情的LLM（A-TLM），在缺失数据场景中优于经典插补方法，并通过基于事实的拒答机制展示了可控的幻觉风险。