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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于领域化大模型的开放试题评价方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120106176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510583018.7，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于领域化大模型的开放试题评价方法及相关装置是由刘欢;郭宇扬;史磊;董怡翔;刘高文;万宇哲设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于领域化大模型的开放试题评价方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于教育考试数据挖掘领域，提供基于领域化大模型的开放试题评价方法及相关装置，所述方法包括：通过所属学科语料数据获取增量训练数据集和指令微调集，并通过文本识别获取考生作答集；基于增量训练数据集和指令微调集，得到领域模型；构建考生观点挖掘任务的提示模板，对得到的领域模型进行提示微调，得到微调后的领域模型，并进行调优；抽取考生作答观点，补充得到标准答案观点集，得到最终的标准答案观点集；基于最终的标准答案观点集对考生作答进行赋分。本发明通过构建可重复应用的领域模型、借助大模型语义能力减少样本需求，并结合创新观点挖掘与专家反馈，在保护创新性的同时实现了更精准的评分。

本发明授权基于领域化大模型的开放试题评价方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于领域化大模型的开放试题评价方法，其特征在于，包括： 通过所属学科语料数据获取增量训练数据集和指令微调集，并获取考生作答集；基于增量训练数据集和指令微调集，对预设基座大模型注入领域知识并对齐指令意图，得到领域模型； 基于考生作答集，构建考生观点挖掘任务的提示模板，基于考生观点挖掘任务的提示模板对得到的领域模型进行提示微调，得到微调后的领域模型，并对微调后的领域模型进行调优操作； 在调优后的领域模型中抽取考生作答观点，分类为标准答案观点集和创新观点集，并基于创新观点集补充标准答案观点集，得到最终的标准答案观点集； 基于最终的标准答案观点集对考生作答进行赋分； 所述通过所属学科语料数据获取增量训练数据集和指令微调集，并获取考生作答集，包括： 收集开放试题所属学科的教材、书籍、论文、题库作为语料，通过基于规则的数据过滤方法去除语料中的低质量数据，并进行文档去重，获得增量训练数据集；通过题库问答数据和基于学科文档的大模型对话生成指令微调集，指令微调集包括单轮对话集和多轮对话集；所述获取考生作答集为通过图像分隔和光学字符识别获取； 所述基于增量训练数据集和指令微调集，对预设基座大模型注入领域知识并对齐指令意图，得到领域模型，包括： 利用增量预训练集，对基座大模型进行增量预训练以注入领域知识，再利用指令微调数据集，对增量预训练后的模型进行指令微调来对齐人类指令的意图，得到面向学科的领域大模型； 所述基于考生作答集，构建考生观点挖掘任务的提示模板，基于考生观点挖掘任务的提示模板对得到的领域模型进行提示微调，得到微调后的领域模型，包括： 基于考生作答集定义提示模版格式，按照提示模板标注提示数据，使用参数高效微调包中的低秩适应高效参数微调领域模型，在样本上进行训练以适配观点挖掘任务，训练后的领域模型用于按照模板定义的格式输出考生作答的观点信息及其解释。

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