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最初のキュレーションを通過した記事について、規模の大きなウィキペディアでは定期的な内容の評価に大まかに英語版ウィキペディア 1.0評価指標（「articlequality」）と対応する指標を用いています. 評価の実施は進捗状況の目安となるほか、逃した機会（人気はあるが質の低い記事）を判別する役に立つことから重視されます. ところが評価を常に現状に即した状態に保つのは難しく、どうしてもムラが出てしまいます. の機械学習モデルは、ここでこそ有効です. モデルを訓練して人間の手作業による記事の品質評価を複製させることにより、コンピュータによるすべての記事やその改訂版の自動評価が実現します. このモデルには、すでにウィキプロジェクト群の再評価作業を支援した実績があり、記事の品質改善を導く編集のダイナミズムの特定に使用されています.