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排名后评分：提升大型语言模型的自动化论文评分能力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的“排名后评分”（RTS）框架，以提升大型语言模型在自动化论文评分中的表现。实验结果表明，该框架通过数据微调和特征丰富，优于传统方法，尤其在中文论文评分中效果显著。
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关键要点
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本研究提出了一种新的“排名后评分”（RTS）框架。
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RTS框架旨在提升大型语言模型在自动化论文评分中的表现。
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通过数据微调和特征丰富，RTS框架优于传统方法。
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实验结果显示，RTS框架在各类数据集上均表现更好。
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特别是在中文论文评分任务中，RTS框架效果显著。
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