大语言模型智能体在语言测评应用中的优势与局限.docx

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2025-07-23 发布于重庆
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大语言模型智能体在语言测评应用中的优势与局限

说明

大语言模型智能体依赖于自然语言处理（NLP）技术，主要涉及文本理解、生成、翻译、总结和对话等多项核心功能。通过深度学习模型，尤其是基于神经网络的预训练模型，智能体能够从大量数据中学习语言的规律，进而进行高效的语言理解与生成。在语言测评中，NLP技术的应用帮助智能体快速理解测评任务中的问题、评估文本质量，并生成合理的反馈。

尽管大语言模型智能体在语言测评中展现出了强大的技术优势，但由于训练数据的多样性和来源不同，模型可能会出现数据偏差问题。对于特定语言、文化或社会背景的不足理解，可能导致测评结果