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对于在初始策展中存活的文章，一些大型维基百科使用大致对应于英语维基百科1.0评估等级量表（商品质量）的量表来定期评估文章的质量. 进行这些评估非常有用，因为它可以帮助我们评估我们的进度并识别错失的机会（例如低质量的热门文章）. 但是，保持这些评估的最新状态具有挑战性，因此覆盖范围不一致. 这就是 机器学习模型派上用场的地方. 通过训练模型来复制人类执行的文章质量评估，我们可以使用计算机自动评估每篇文章和每个版本. 该模型已被用于帮助WikiProjects分类重新评估工作，并探索导致文章质量改进的编辑动态.