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大语言模型智能体对语言测评评估标准的挑战.docx

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    大语言模型智能体对语言测评评估标准的挑战

    引言

    在语言测评过程中，语义理解与情感分析技术尤为重要。通过深度学习模型对语言的上下文进行分析，大语言模型能够识别文本的情感倾向、语气和情绪，从而更准确地评价语言表达的有效性与情感适配度。这种技术在测评过程中尤其适用于口语或写作评估，能够更全面地反映受测者的语言能力与表达风格。

    为了提高模型的精准度，数据预处理和特征提取技术至关重要。通过文本清洗、去噪、标注和格式化等步骤，原始语言数据被转化为可以供大语言模型智能体有效分析的结构化信息。此技术确保了测评数据的质量和可用性，进而提升了测评结果的准确性和一致

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