一种基于大模型和决策树的个性化实验报告评语自动生成的方法

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一种基于大模型和决策树的个性化实验报告评语自动生成的方法
申请号:CN202410704784
申请日期:2024-06-03
公开号:CN118551035A
公开日期:2024-08-27
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于大模型和决策树的个性化实验报告评语自动生成的方法。大模型依据所提出的主题—评估决策‑集成提示T‑ED‑I将每个实验要求自动进行解析和转化为对应的实验评估决策树,并把实验评估决策树存入实验评估决策树库中;利用实验主题评估工具LLMTR,对学生的实验报告进行实验主题文本分割,从分割出来的实验总结主题中提取出学生所完成的实验任务,根据实验任务从评估决策树库中检索出对应的实验评估决策树,依据评估决策树对每个实验主题进行评级,最后结合所设计的实验评语模板和实验主题的评估结果与依据,调用大模型输出最终的实验评语。本发明方法可以实现学生个性化实验报告评语的自动生成,并增加大语言模型生成结果的可解释性。
技术关键词
评估决策树 主题 文本 指标 批改实验报告 学生 大语言模型 分支 老师 教师 模板 专业 字典 语义 格式 接口
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