统一反事实解释评估的方法:利用大型语言模型进行以人为本的评估

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内容提要

本研究提出了一种新的反事实解释评估方法,开发了30种场景并收集了206位受访者的评分。经过微调的大型语言模型在预测人类评分方面的准确率达到85%,提升了评估的可比性和可扩展性。

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