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龙图腾网获悉贵州中汇科技发展有限公司申请的专利基于大语言模型的案件质量智能评估方法及系统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：CN120235512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510703458.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于大语言模型的案件质量智能评估方法及系统是由屈昭;徐徐;何俊杰设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的案件质量智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大语言模型的案件质量智能评估方法及系统，方法包括：基于法务规范性文件和审判实践，构建覆盖各类案件的评估标准库；基于所述评估标准库，设计完整的评估推理链；基于所述评估推理链，构建多智能体系统；基于所述多智能体系统，应用非精确交替方向乘子法算法实现针对非计划在线任务的分布式任务分配；基于所述分布式任务分配结果，结合规划和强化学习技术，解决关系多智能体案件关联问题；基于所述多智能体案件关联处理结果，应用强制零法稀疏化图形技术，实现基于案件图形的有效学习；基于所述案件图形的有效学习结果，构建案件质量评估知识图谱。采用上述技术方案，提高了案件质量评估的准确性、全面性和效率。

本发明授权基于大语言模型的案件质量智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的案件质量智能评估方法，其特征在于，包括： 基于法务规范性文件和审判实践，构建覆盖各类案件的评估标准库； 基于所述评估标准库，设计完整的评估推理链，包括程序合法性评估、实体处理妥当性评估、法律文书规范性评估； 基于所述评估推理链，构建包括案件回溯智能体、质量打分智能体、改进建议智能体在内的多智能体系统，实现案件质量的智能评估和分析，包括： 基于所述评估推理链，开发具备案件全流程分析能力的案件回溯智能体，通过时序分析和因果推理，实现对案件处理全过程的回溯分析，识别案件处理中的关键节点和存在的问题；基于所述案件回溯分析结果和所述评估推理链，开发质量打分智能体，通过多维度评估和权重自适应算法，实现对案件质量的量化评分，生成包含总体评分和分维度评分的评估结果；基于质量评估结果和所述评估标准库，开发改进建议智能体，通过差异分析和最佳实践匹配，为评分低于第一预设阈值的维度生成具体、可操作的改进建议，提供案件质量提升的指导；基于所述案件回溯智能体、所述质量打分智能体和所述改进建议智能体，设计包含任务分配、信息共享、结果融合的智能体协作框架，通过强化学习优化协作策略，实现各智能体间的高效协同工作，形成完整的多智能体系统，实现案件质量的智能评估和分析； 基于所述多智能体系统，应用非精确交替方向乘子法算法实现针对非计划在线任务的分布式任务分配，提高系统对突发或非常规案件的处理能力，包括：基于所述多智能体系统，对非计划在线任务进行特征提取和数学建模，构建包含任务特征、资源约束、时间窗口的任务分配优化模型；基于所述任务分配优化模型，设计非精确交替方向乘子法算法框架，通过问题分解、变量更新、乘子调整步骤，将全局优化问题转化为多个可并行求解的子问题；基于所述非精确交替方向乘子法算法框架，开发包含自适应精度控制、早停策略、近似求解的非精确更新策略，通过降低每次迭代的计算精度要求，加快算法收敛速度；基于所述非精确更新策略，开发支持多节点并行计算的分布式计算框架，通过任务划分、节点协调、结果聚合，实现非计划在线任务的高效分布式处理； 基于所述分布式任务分配结果，结合规划和强化学习技术，解决关系多智能体案件关联问题，实现复杂关联案件的智能化处理； 基于所述多智能体案件关联处理结果，应用强制零法稀疏化图形技术，实现基于案件图形的有效学习，包括：基于所述多智能体案件关联处理结果，通过实体抽取、关系识别和知识融合技术，构建包含案件要素、法律概念、处理过程的案件知识图谱，为图形学习提供数据基础；基于所述案件知识图谱，设计包含图卷积层、注意力机制、消息传递机制的图神经网络模型，通过节点特征提取和边关系学习，实现对案件图形结构的初步建模；基于所述图神经网络模型，实现包含L0正则化、门控激活、梯度估计的强制零法稀疏化机制，通过显式控制模型复杂度和激活节点数量；基于所述强制零法稀疏化机制，开发包含元学习、知识蒸馏、增量训练的自适应学习算法，通过动态调整学习策略和模型结构，适应不同类型案件的图形特点，实现基于案件图形的有效学习； 基于所述案件图形的有效学习结果，构建案件质量评估知识图谱，实现案件质量管理的智能化和精准化，为法务决策提供数据支持。

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