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基于多模型协作与动态加权裁决的农业科学元数据智能审核系统框架
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作者 任有强 赵慧 +4 位作者 李威 袁欢 樊景超 张建华 周国民 《数据与计算发展前沿(中英文)》 2026年第2期171-183,共13页
【目的】为解决农业元数据人工审核效率低、标准不一的技术问题,提出一种面向质量治理的智能审核框架。【方法】该框架采用两阶段分层策略:第一阶段利用多种异构大语言模型(LLMs)并行执行初审,并结合“算法三角测量”从语义、词汇、结... 【目的】为解决农业元数据人工审核效率低、标准不一的技术问题,提出一种面向质量治理的智能审核框架。【方法】该框架采用两阶段分层策略:第一阶段利用多种异构大语言模型(LLMs)并行执行初审,并结合“算法三角测量”从语义、词汇、结构三维度评估输出一致性;第二阶段引入动态加权系统总分歧度(DWSD)算法,量化模型间冲突并动态触发高性能裁决模型,实现高难度样本的精确审核。【结果】在真实农业元数据集上,该框架在F1分数、精确率和召回率上较最佳基线模型分别提升15.24%、14.17%和15.00%,显著优化了审核准确性与覆盖率。【局限】研究在单一中文农业数据集上验证,其跨语言、跨领域的泛化能力有待检验;所应用的偏见缓解策略在更大规模数据下的有效性也需持续评估。【结论】本研究提出的智能框架可有效提升农业元数据审核的智能化、精确化与可解释性,并为多语言、多领域的数据质量治理任务提供可推广的技术路径。 展开更多
关键词 农业元数据审核 多模型协作 LLM-as-a-Judge 动态加权 dwsd
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