步骤一：数据准备与文本清洗

目标： 排除所有格式、符号的干扰，只关注内容本身。

加载数据： 我首先加载20250815识别对比.xlsx 文件。
定义范围： 我确定了需要对比的10个模型列，以及作为“标准答案”的 人工识别 列。
文本清洗 (关键步骤)： 为了进行公平的内容对比，对每一个单元格的文本执行了以下清洗操作：移除了所有非中文字符，包括您在提示词中要求的 []、题号 17.1、连接符 - 等。移除了所有可能出现的标点符号、空格和特殊符号（如 *）。

处理前： [17.1-答案]分布呈山地区山中心向四周散开的格局 处理后： 分布呈山地区山中心向四周散开的格局

经过这一步，每个模型的回答和人工识别的答案都变成了只包含纯汉字的“干净”文本，确保了我们比较的是内容本身，而不是格式

好的，非常乐意为您详细解释我的计算依据和具体步骤。整个过程是客观、可复现的，旨在公平地评估每个模型生成内容的核心文本相似度。

我的计算主要分为以下四个核心步骤：

步骤一：数据准备与文本清洗

目标： 排除所有格式、符号的干扰，只关注内容本身。

1. 加载数据： 我首先加载了您提供的最新的 20250815识别对比.xlsx 文件。

2. 定义范围： 我确定了需要对比的12个模型列，以及作为“标准答案”的 人工识别 列。

3. 文本清洗 (关键步骤)： 为了进行公平的内容对比，我编写了一个 clean_text 函数，对每一个单元格的文本执行了以下清洗操作：

   • 移除了所有非中文字符，包括您在提示词中要求的 []、题号 17.1、连接符 - 等。

   • 移除了所有可能出现的标点符号、空格和特殊符号（如 *）。

处理前： [17.1-答案]分布呈山地区山中心向四周散开的格局 处理后： 分布呈山地区山中心向四周散开的格局

经过这一步，每个模型的回答和人工识别的答案都变成了只包含纯汉字的“干净”文本，确保了我们比较的是内容本身，而不是格式。

步骤二：选择评估指标 

目标： 找到一个比“完全一样才算对”更科学、更能衡量内容重合度的评估方法。

我采用了在文本分析中非常成熟的相似度算法。它的计算逻辑如下：

• 概念： 将两段文字（比如，模型A的答案和人工答案）都看作是单个汉字的集合。

• 公式： 相似度 = (两个集合共通的字数) / (两个集合总共的不重复字数)

• 人工答案：“南坡是迎风坡” (集合: {南, 坡, 是, 迎, 风})

• 模型答案：“南坡为迎风坡降水多” (集合: {南, 坡, 为, 迎, 风, 降, 水, 多})共通的字 (交集): {南, 坡, 迎, 风}，共 4 个字。

• 总共的字 (并集): {南, 坡, 是, 迎, 风, 为, 降, 水, 多}，共 9 个字。 相似度 = 4 / 9 ≈ 44.4%

这个指标的优势在于，即使两个句子不完全一样，但只要核心词汇重合度高，得分就会相应提高。

步骤三：逐行计算与汇总

目标： 计算出每个模型在整个数据集上的总体表现。

1. 逐行计算： 我对表格中的每一行数据（即每一个学生的每一个小题回答）都重复了步骤二的计算。也就是说，我计算了模型A在第1题的相似度、第2题的相似度……直到最后一道题。

2. 计算平均值： 对于每一个模型，我将它在所有题目上得到的相似度分数全部加起来，再除以总题目数，得到了一个平均相似度。

这个最终的平均分，就代表了该模型在本次评测中的综合性能得分。

最后就是结论：

通过分布视角，我们可以得出结论：

• 谷歌2.5pro 和 豆包1.6flash 不仅是最好的，也是最可靠的模型。下面要尝试修改提示词什么样子