基于迭代知识增强的大语言模型的评卷方法、系统、设备及介质

本发明实施例提供一种基于迭代知识增强的大语言模型的评卷方法、系统、设备及介质，属于考试测评领域。该方法包括：基于指定题目的参考答案、评分说明和多个专家评分样本，使用大语言模型模拟专家评卷逻辑，生成初始评分知识库；迭代增强结构化初始评分知识库；在每一轮迭代后，计算模型评分与专家评分之间的评分者间信度系数，若该系数在多次迭代中均高于预设阈值，且评分知识库的核心规则在迭代中不发生变更，则获得目标评分知识库；利用其对待评考生答卷进行评分。模型通过迭代不断吸收专家经验，使评卷标准越精准适应不同考试和题目的变化，最终所有答卷均由统一、稳定后的知识库进行评判，有效避免了人类评卷员因尺度浮动导致的不一致问题。