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龙图腾网恭喜浙江万维空间信息技术有限公司;浙江链企智能技术有限公司申请的专利一种自然资源领域大模型评测集生成方法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：CN119721511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510233228.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种自然资源领域大模型评测集生成方法是由汪晖;王丽琴;俞越;董彧;陆建波;卓一瑞;葛云鹏;麻泽武;佘东亮;侯玉文;刘仁楠;朱靖文设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自然资源领域大模型评测集生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自然资源领域大模型评测集生成方法，方法包括基于数据分布模型和标注模型，通过统计推断获得数据集的标注质量分布；将核密度估计的核函数数量设为自然资源领域数据源数量，对标注质量分布进行展开近似，确定各核函数的中心和带宽；将各核函数中心作为无偏估计值，通过加权平均融合算法优化数据融合，获得数据集标注质量的融合估计值。本发明可以提升数据集标注质量的准确性和可靠性，为大模型评测集的生成提供高质量的数据支持。

本发明授权一种自然资源领域大模型评测集生成方法在权利要求书中公布了：1.一种自然资源领域大模型评测集生成方法，其特征在于，包括：S1、基于数据分布模型和标注模型通过统计推断获得数据集的标注质量分布，其中所述数据分布模型包括非均匀数据分布，所述标注模型包括非标准标注噪声；S2、将核密度估计的核函数数量设置为自然资源领域数据源的数量，通过核密度估计对所述标注质量分布进行展开近似，以确定各核函数各自的中心和带宽；S3、将各所述核函数的中心分别作为无偏估计值，通过加权平均融合算法进行数据融合优化，以获得数据集标注质量的融合估计值，基于标注质量选取数据构成数据集形成评测集；步骤S1中，基于所述数据分布模型和标注模型通过统计推断获得数据集的标注质量分布，包括：S11、建立数据分布模型和标注模型；S12、基于所述数据分布模型和标注模型根据统计推断获得所述标注质量分布；S13、通过核密度估计对所述非均匀数据分布和所述非标准标注噪声进行加权近似，获得所述非均匀数据分布和所述非标准标注噪声各自的近似表示；S14、基于各非均匀分布和非标准标注噪声的近似表示以及各非均匀分布和非标准标注噪声与标注质量分布的关系以获得标注质量分布的近似表示；步骤S12中，基于所述数据分布模型和标注模型根据统计推断获得所述标注质量分布；包括：基于上一个样本的标注质量分布和数据分布模型进行预测获得当前样本的先验分布；基于所述标注模型对所述当前样本的先验分布进行更新以获得当前样本的标注质量分布，计算方式为：将样本k通过标注模型基于数据特征的标注值分布与基于上一个样本的标注值的先验分布的乘积除以基于上一个样本的标注值的先验分布；步骤S13中，分别通过核密度估计对所述非均匀数据分布和所述非标准标注噪声进行加权近似，获得所述非均匀数据分布和所述非标准标注噪声各自的近似表示，包括：构建具有m个核函数的核密度估计模型；表示为： 其中，表示核密度估计模型，表示核函数，表示第i个核函数的中心，表示第i个核函数的带宽；对所述核密度估计模型的各核函数进行加权求和以获得所述非均匀数据分布和所述非标准标注噪声各自的近似；所述非均匀数据分布的近似表示为： 其中，为非均匀数据分布的近似表示，为用于近似的核函数数量，为非均匀数据分布的近似表示中第i个核函数对应的权重；所述非标准标注噪声的近似表示为： 其中，为非标准标注噪声的近似表示，为用于近似的核函数数量，表示非标准标注噪声的近似表示中第i个核函数对应的权重。

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