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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利一种多模态作业智能批改反馈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：CN120892752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511377283.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多模态作业智能批改反馈方法及系统是由闵海波;张建忠;吕远设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态作业智能批改反馈方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种多模态作业智能批改反馈方法及系统。通过对文本、图像和音频多模态对齐，依据差异感知注意力机制，突出潜在错误和差异特征，提高对局部错误的敏感性；结合跨模态Transformer的深度特征表示，完成作业整体评分与元素级错误定位，构建题目与知识点的语义映射矩阵，引入分值权重、阈值过滤以及历史掌握度递推，并结合遗忘衰减因子，动态反映学习状态的变化，实现精准的智能批改与个性化反馈推荐。

本发明授权一种多模态作业智能批改反馈方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态作业智能批改反馈方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取多模态作业数据，建立相应的模态特征序列； 将多模态特征序列执行映射投影，输出统一序列； 基于差异感知与注意力机制，对统一序列中任意两个向量计算相似度与差异值，其中： 在模态间相似度下，引入差异调节信号，构建注意力权重突出潜在错误区域； 对注意力权重矩阵进行深度编码，输出深度特征序列； 基于题目与知识点的映射关系，结合分值权重与语义相似度计算，定义本次作业每个知识点的掌握状态； 依据当前作业掌握构建历史掌握度递推模型，引入遗忘衰减因子，对知识点掌握状态动态更新，输出用户对各知识点的掌握概率，生成批改反馈； 输出统一序列的方法为： 获取输入的作业文本，执行文本切分并映射至向量空间，形成序列矩阵，通过上下文编码，输出文本特征序列； 获取输入的作业图像，执行patch序列划分输出图像patch，通过图像编码器转换为特征向量，输出图像特征序列； 获取输入的口语回答音频，提取音频帧特征，输出语音特征序列； 定义模态的投影矩阵，不同模态特征映射至相同维度： 对模态特征进行线性投影、模态拼接，建立统一序列； 差异值的确定方法为： 提取任意两个向量执行线性投影，映射到统一语义空间： 计算二者特征相似度，并确定所述差异值； 构建注意力权重的方法为： 依据差异值与模态相似度计算注意力相似度得分； 将所述注意力相似度得分、缩放因子通过归一化函数输出注意力权重。

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