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示例输出

基于提供的标准,以下是我对这两段文本的评估:

文本1:

1. 描述性语言和意象:该文本运用生动形象的语言描绘场景。“温暖的金色光芒”、“鸟儿唱着晚歌”和”微风轻轻拂过树叶”等词句创造出强烈的视觉和听觉意象,让读者沉浸在场景中。

2. 句子结构和多样性:文本展现了简单句和复合句的良好搭配。这种多样性有助于保持流畅的节奏,让读者保持兴趣。

3. 情感影响和感染力:文本有效地传达了平和、喜悦和满足感,邀请读者分享这一刻的情感体验。对场景的描述和积极用语的运用创造出强烈的情感共鸣。

4. 语法和标点:文本在语法和标点使用上准确无误,没有明显错误。

文本2:

1. 描述性语言和意象:文本缺乏详细的描述性语言和意象。虽然提到了夕阳、鸟儿和风,但没有提供生动具体的细节来帮助读者想象场景。

2. 句子结构和多样性:文本由简短的简单句构成,结构变化很少。这种单一性可能使写作显得单调,降低吸引力。

3. 情感影响和感染力:文本通过”这让我很开心”表达了积极情绪,但由于缺乏描述性语言和意象,未能建立强烈的情感联系和感染力。

4. 语法和标点:文本在语法和标点使用上准确无误,没有明显错误。

对比分析:
根据评估,文本1在描述性语言、意象、句子结构、多样性和情感影响方面都明显优于文本2。文本1为读者创造了生动沉浸的体验,通过其强有力的描述性语言、多样的句子结构和有效的情感感染力,展现出更高质量的写作水平。文本2虽然语法正确,但缺乏文本1所具有的描述性丰富度和情感影响力。

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API 请求

• Python
• TypeScript
• AWS Bedrock Python
• AWS Bedrock TypeScript
• Vertex AI Python
• Vertex AI TypeScript

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(  # 默认使用 os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=2000,
    temperature=0,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text", 
                    "text": "根据以下标准评估这两段文本: \n \n文本1: \n夕阳西下,在山后投射出温暖的金色光芒照亮整个山谷。鸟儿唱着晚歌,微风轻轻拂过树叶。这是一个宁静祥和的时刻,让人心中充满喜悦与满足。\n \n文本2: \n夕阳很美。鸟儿在歌唱,风在吹。这让我很开心。\n \n评估标准: \n1. 描述性语言和意象 \n2. 句子结构和多样性 \n3. 情感影响和感染力 \n4. 语法和标点",
                }
            ],
        }
    ],
)
print(message.content)