基于推理的自解释多特征自动作文评分

本研究解决了多特征自动作文评分系统缺乏透明性的问题，导致评分结果无法为教师和学生所信服。论文提出了一种基于推理的自解释多特征自动评分框架（RaDME），通过将大型语言模型的推理能力提炼到一个较小的评分模型，既确保了评分的准确性，又提升了评分的可解释性。研究结果表明，该框架在合理性生成和多特征评分质量上均表现优异，有助于提升自动评分系统的透明度。