基于大语言模型的多阶段内容质量评估方法及系统

本发明提供一种基于大语言模型的多阶段内容质量评估方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。本发明中，获取待评估的内容数据集及其数据类型对应的评价指标；基于该评价指标，利用第一大语言模型对内容数据集进行批量的多维度粗筛，获取所有内容数据的评价分数并排序，过滤保留分数靠前的若干内容数据；引入改进的ELO动态评分机制，利用第二大语言模型对过滤后的内容数据进行动态两两对比排序，获取所有内容数据最终的ELO分值并排序，将ELO分值排序结果作为内容质量排序结果。本方法利用大语言模型突破认知深度瓶颈，依托动态博弈机制提升评估客观性，结合两阶段架构平衡计算效率与排序精度，最终形成可快速适配多领域的内容质量评估通用解决方案。