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文档摘要

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泓域学术/专注课题申报、专题研究及期刊发表

智能体在语言测评中的情感分析与心理偏差问题

前言

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性。

大语言模型在语言测评中的最大优势在于其强大的语言理解能力。相比于传统的基于规则的方法，预训练模型能够通过深度学习自动捕捉大量的语言信息，理解复杂的语法结构和上下文关系。这使得大语言模型在进行语言测评时，能够更加准确地评估受测者的语言水平，特别是在语法、词汇、语义理解