English(EN) Change the Number, Change the Answer: Assessing Rating Scale Sensitivity in LLM-Based Text Scoring

新研究论文分析了大语言模型评分对评分量表的敏感性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

一篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLMs）在文本评分时对不同评分量表的敏感性。该研究题为“改变数字，改变答案：评估基于大语言模型的文本评分中的评分量表敏感性”，发现量表设计的变化会显著改变归一化分数并影响文本的分类。研究强调，这种敏感性在毒性评估中尤为明显，并且与零样本方法相比，基于规则提示的评分并不能固有地减少这种变异性。作者为更可靠的基于大语言模型的文本评分提供了指导，并强调了在各种量表中进行稳健性检查的重要性。 AI

影响凸显了基于大语言模型的评分可能存在的不可靠性，并为更稳健的文本分析提供了指导。

排序理由一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了大语言模型对评分量表的敏感性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Wonjeong Jo, Gyuwan Kim, Ming Shan Hee · 2026-10-16 04:00

改变数字，改变答案：评估 LLM 文本评分中的评分量表敏感性

arXiv:2610.22187v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used in computational social science to assign scalar scores to social and psychological constructs. However, studies use different rating scales, and whether their scores remain compa…

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