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龙图腾网恭喜北京云思智学科技有限公司申请的专利选择试题的自动解题方法、装置及电子设备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：CN115146060B 。

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：202210780251.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权选择试题的自动解题方法、装置及电子设备是由胡科设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本选择试题的自动解题方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了选择试题的自动解题方法、装置及电子设备，所述选择试题的自动解题方法包括：获取选择试题的文本结构化数据；基于所述文本结构化数据得到深度学习分类算法的答案及策略算法的答案；综合所述深度学习分类算法的答案、策略算法的答案，生成最终自动解题答案。本发明针对选择试题的自动解答采用深度学习分类算法、规则策略算法相互结合的方式，综合生成最终自动解题答案，确保选择试题自动解答的可用性及准确性。

本发明授权选择试题的自动解题方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种选择试题的自动解题方法，其特征在于，包括：获取选择试题的文本结构化数据；基于所述文本结构化数据得到深度学习分类算法的答案及策略算法的答案；综合所述深度学习分类算法的答案、策略算法的答案，生成最终自动解题答案；所述基于所述文本结构化数据得到深度学习分类算法的答案及策略算法的答案，包括：针对所述文本结构化数据，进行相应的数据处理，生成统一的标准结构化数据；通过深度学习分类算法模型在选择试题的标准结构化数据的候选选项中，选出深度学习分类算法的答案；通过预配置的规则策略在选择试题的标准结构化数据的候选选项中，选出策略算法的答案；所述通过深度学习分类算法模型在选择试题的标准结构化数据中的候选选项中，选出深度学习分类算法的答案包括：使用基于trasformer的encoder网络结构模型作为基础模型结构；基于海量选择试题题库数据针对所述基础模型结构进行预训练，得到深度学习分类算法模型；将选择试题的标准结构化数据在所述深度学习分类算法模型的基础上进行二分类模型训练，选出得分最高的候选选项为深度学习分类算法的答案；通过预配置的规则策略在选择试题的标准结构化数据的候选选项中，选出策略算法的答案包括：预配置一系列顺序执行的规则策略；根据所述选择试题的标准结构化数据按配置的顺序依次执行规则策略，若某一规则策略给出结果则返回，停止后续规则策略的执行，并将返回的结果作为策略算法的答案；若按顺序执行完全部规则策略，仍未给出结果则返回无策略算法的答案；所述综合所述深度学习分类算法的答案、策略算法的答案，生成最终自动解题答案包括：预设深度学习分类算法选出答案的参考得分；当通过所述深度学习分类算法选出的答案的得分高于或者等于所述参考得分，则直接以所述深度学习分类算法的答案作为最终自动解题答案；当通过所述深度学习分类算法选出的答案的得分低于所述参考得分，则进一步判断所述深度学习分类算法的答案与所述策略算法的答案是否一致，若判断结果为是，则以所述深度学习分类算法的答案或所述策略算法的答案作为最终自动解题答案；若判断结果为否，则返回自动解题失败信息。

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