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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明提供了一种基于大语言模型的主观性试题作答评价方法，涉及自然语言数据处理技术领域，该方法包括：收集主观性试题答案，并对主观性试题答案进行文字识别，得到识别文本；对识别文本进行预处理操作，得到结构化文本；对结构化文本进行文本纠错操作，得到正确文本；根据最终大语言模型对正确文本进行评价，得到最终得分。该方法减少了人力资源的消耗，提高了阅卷的效率的准确性，并减少了人为主观因素所带来的影响。
主权项：1.一种基于大语言模型的主观性试题作答评价方法，其特征在于，包括如下步骤：收集主观性试题答案，并对所述主观性试题答案进行文字识别，得到识别文本；对所述识别文本进行预处理操作，得到结构化文本；对所述结构化文本进行文本纠错操作，得到正确文本；根据最终大语言模型对所述正确文本进行评价，得到最终得分；所述最终大语言模型的构建步骤包括：收集样本试题答案，并对所述样本试题答案进行所述文字识别，得到样本识别文本；对所述样本识别文本进行所述预处理操作，得到样本结构化文本；对所述样本结构化文本进行所述文本纠错操作，得到样本正确文本，并将所述样本正确文本分为验证集和训练集；通过所述训练集对预设的大语言模型进行预训练，得到训练好的大语言模型；所述预设的大语言模型为ChatGLM模型；根据所述训练好的大语言模型对所述验证集进行评价，得到训练评分；根据所述训练评分对所述训练好的大语言模型进行微调，得到最终大语言模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于大语言模型的主观性试题作答评价方法
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