本研究探讨了儿童故事的词汇丰富性自动评估方法，旨在衡量故事对目标词汇的语义传达能力。实验结果表明，该方法与人类判断的相关性显著提高，显示其在生成教育内容方面的重要性。

本研究分析了生成性人工智能的负面影响，特别是机器生成信息的检测和可靠性问题。研究发现，模型生成内容的词汇丰富性和多样性逐渐下降，并提出了选择和策划初始输入文本的关键策略，以减轻模型退化的负面影响。