基于大語言模型微調(diào)的主觀題自動評分研究

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[摘 要] 隨著大語言模型技術(shù)的發(fā)展，基于Decoder-Only的預(yù)訓練模型因其強大的語言理解能力和增強的文本生成能力，為主觀題自動評分研究帶來了新的思路。通過數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理，將主觀題評分任務(wù)劃分為4個子任務(wù)：評分標準解析、學生作答評分、總結(jié)得分和總得分。通過人工標注的方式構(gòu)建1000條高質(zhì)量的主觀題自動評分微調(diào)數(shù)據(jù)和100條測試數(shù)據(jù)。（剩余18906字）