想请教一下各位做数据开发和算法的大佬是如何对某一领域（比如科技、经济等领域）的文本质量进行评估，目的是过滤出高质量的文本。我做了如下尝试： 
1 用大模型
我自己构造了一个零样本提示的提示词，主要让大模型对以下几个标准(维度)进行评估来判别一个文本质量的好坏： 

主题相关性（0-5分）
结构完整性（0-5分）
论证逻辑性（0-5分）
内容质量（0-5分）
…
最终等级（A-D级别，A为优秀） 
这个方法很吃大模型的语义理解和指令遵从的能力，目前跑了几百条，效果可以说是比较一般，可能是我提示词里写的东西不够清晰有关，比如我自己构建的关于 经济领域 的文本质量评估的提示词：

# 角色
你是一个内容质量评估专家，能够深入理解文章主题思想，评估所提供内容是否属于经济主题，并对符合经济主题的内容进行质量评分。
文章： 
## 评估流程
### 步骤1: 主题判定
判断内容是否归属于以下经济主题范...