维基百科是世界上最大的在线百科全书，但通过合作维护文章质量是具有挑战性的。本文回顾了现有的自动测量维基百科文章质量的方法，并识别和比较了机器学习算法、文章特征、质量指标和使用的数据集，检查了 149 个独立的研究，并探讨了它们之间的共同点和差距。然而，机器学习在维基百科中仍未被广泛使用，我们希望我们的分析能帮助未来的研究人员改变这种现状。

Oct, 2023

本文研究在评估维基百科文章和学术论文质量方面，采用同时结合文本内容和文档视觉渲染的联合模型来捕捉文档质量的显式和隐式特征，实验结果表明，文本和视觉特征是互补的，能够达到最先进的效果。

Jan, 2019

提出第一个 Wikipedia 句子质量评估的大规模数据集 WikiSQE，包含了约 340 万句子和 153 个质量标签，并通过机器学习模型进行了实验自动分类，显示具有引文、句法 / 语义或命题问题的句子更难以检测，该数据集在自动化的文章评分实验中表现出更好的泛化性能，并有望成为自然语言处理中其他任务的有价值的资源。

May, 2023

该研究提出了一种基于模型的度量标准，用于评估生成的文本的事实准确性，并引入了一个新的基于维基百科和维基数据的大规模数据集来训练关系分类器和端到端事实提取模型。通过在维基百科文本摘要任务中分析多个模型的准确性并进行人类评估研究，论文展示了这些方法相对于 ROUGE 和其他无模型变量的方法的功效。

May, 2019

本文提出了一种基于 Self Attentive Revision Encoder (StRE) 的自动化编辑质量预测方法，对于 Wikipedia 这样的大型内容平台来说，该方法可用于内容审核和编辑质量检查。作者的数据集包含 21M 次修改，跨足了 32K 个 Wikipedia 页面，展示了 StRE 相比于传统的评价方式能够实现更高效和准确的评价结果。

Jun, 2019

该研究为解决鉴别高质量文章的问题提出了一种基于外部知识的文章质量鉴定方法，并提出了相关的数据集和实体链接技术，实验结果表明该方法有效性较高。

Jun, 2022

本文提出了使用两阶段方法来重写包含大量文本的在线百科全书，通过识别和去除矛盾组件，并使用一种新颖的双编码器序列到序列模型进行扩展，以生成一致性更新的句子。实验结果表明，该方法成功地生成了新的索赔的更新语句，并通过增加重新编写的句子生成合成数据，从而成功地增加了 FEVER 事实检查培训数据集的相对误差降低了 13%。

Sep, 2019

本文提出了一种基于问题解答的方法，通过将文本视为小型知识库进行大量提问，以精确地比较两个文本之间的内容差异，从而解决 NLP 系统评估中的一个重要问题。实验结果表明，该方法在分析大型文本语料库方面具有较高的准确性和可靠性。

Apr, 2017

本文提出了一种填补不同语言版本 Wikipedia 的文章覆盖范围空白的方法，通过识别缺失的文章，根据其重要性进行排序，并基于编辑人员的兴趣推荐给他们，经验证，个性化推荐可以将编辑人员的参与度提高两倍，推荐文章被创作的概率提高 3.2 倍，且创作出的文章的质量与自然创作的文章可比拟。该系统可以带来更多参与的编辑人员和更快地发展 Wikipedia，同时不会对其质量产生影响。

Apr, 2016

通过使用语言模型生成的有效编辑摘要，该研究论文提出了为编辑人员提供编辑摘要推荐模型的方法，以解决维基百科上的编辑摘要缺失的问题，并展示了语言模型技术如何支持人类在维护一个最大、最可见的网络项目上的应用。

Apr, 2024