本文提出了一种基于难度的模型评估方法，通过语义文本相似性评分和深度度量学习框架，提高了模型性能评估的准确性。研究表明，该方法在多个数据集上表现优异，解决了钢材组织分类的主观性问题，达到了96%的准确率。同时，探讨了数据集粒度对学习难度的影响，提出了新的样本难度测量方法，推动了神经排序模型的研究。