基于多维分类法的 AI“垃圾”文本测量框架研究

研究团队构建 AI“垃圾”文本分类法，发现其二元判断具有主观性，但与连贯性和相关性等潜在维度显著相关。 该框架通过跨度级标注实现，适用于文本检测与二元偏好任务，旨在揭示影响质量判断的语言学因素。 目前，完全自动化且可扩展的测量方法仍是该领域的开放挑战。