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对于初审通过的文章，一些规模较大的维基百科会定期用大致相当于英语维基百科1.0（“wp10”）的标准评估文章质量. 这些评定非常有用，因为有助于衡量进步过程并抓住错过的机会（比如低质量的文章）. 然而保持这些评定的时效性很有难度，所以覆盖范围也不一致. 这种情况下 机器学习模型就派上用场了. 通过训练一个模型来模仿人类评估文章质量的过程，我们可以让计算机自动评估每篇文章和每个编辑. 该模型已经被用于维基项目分流重估工作并探索提升文章质量的编辑机制.