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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利习题资源的自动标注方法及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：CN119903182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411818081.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权习题资源的自动标注方法及装置是由董石;牛小北;李佳睿;田元;王志峰;左明章设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本习题资源的自动标注方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种习题资源的自动标注方法及装置，其方法包括：将待分类习题输入预训练的标签分类模型，得到所述标签分类模型输出的标签概率分布；将所述待分类习题输入预训练的元标签分类模型，得到所述元标签分类模型输出的元标签概率分布，其中，元标签为基于标签确定的表征所述标签独特性的独立短语；基于所述标签与所述元标签的映射关系对所述元标签概率分布进行重组，使用重组后的元标签概率分布对所述标签概率分布加权，并根据加权结果确定所述待分类习题的标注结果。本发明通过将语义丰富的标签拆分成独立的元标签，有效解决了现有的分类算法难以区分高相似度标签的问题，提高了自动标注的准确性和对长尾标签的识别能力。

本发明授权习题资源的自动标注方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种习题资源的自动标注方法，其特征在于，包括： 将待分类习题输入预训练的标签分类模型，得到所述标签分类模型输出的标签概率分布； 将所述待分类习题输入预训练的元标签分类模型，得到所述元标签分类模型输出的元标签概率分布，其中，元标签为基于标签确定的表征所述标签独特性的独立短语； 基于所述标签与所述元标签的映射关系对所述元标签概率分布进行重组，使用重组后的元标签概率分布对所述标签概率分布加权，并根据加权结果确定所述待分类习题的标注结果； 其中，所述将所述待分类习题输入预训练的元标签分类模型，得到所述元标签分类模型输出的元标签概率分布的步骤之前，还包括： 将习题资源的数学文本作为样本、将所述数学文本的知识点作为标签构建标签数据集； 基于预先定义的划分规则为每个标签确定与其对应的元标签，并以所述标签数据集为基础构建得到元标签数据集； 在所述标签数据集上使用遮蔽语言任务预训练得到预备模型； 在所述元标签数据集上对所述预备模型微调，得到用于输出所述元标签概率分布的所述元标签分类模型； 所述预先定义的划分规则包括以下规则一至规则四： 规则一为提取标签文本的独立短语，分解为至少两个备选元标签； 规则二为舍弃单独出现在任一标签中的备选元标签； 规则三为舍弃出现频率大于预设阈值的备选元标签，其中，所述出现频率为备选元标签出现总次数与标签总数量的比值； 规则四为在标签文本无法分解出至少两个备选元标签的情况下，根据所述标签对应的知识点确定备选元标签。

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