本文探讨了自然语言处理中的语言结构概率分布评估，提出了一种分析校准的方法，并比较了多种模型的误校准情况。研究发现，预训练模型在特定领域的校准性较好，并提出自适应温度缩放等方法以提高校准水平。此外，研究解决了大型语言模型评估中的透明性问题，提出基于发散的校准方法，显著提升了检测性能，推动了科学评估与伦理应用的发展。