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龙图腾网获悉山东山大鸥玛软件股份有限公司申请的专利试题评分方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119416771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510026946.3，技术领域涉及：G06F40/216；该发明授权试题评分方法、系统、电子设备及存储介质是由马磊;郭成锋;袁峰;邢金宝;薛勇设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本试题评分方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种试题评分方法、系统、电子设备及存储介质，属于考试测评领域。该方法包括：针对考试科目构建词频表，其中，所述词频表包含科目各词汇在该科目中出现的频率；对脱敏后的试题数据进行词频统计，并利用词频表，将脱敏后的试题数据按频率转换到词频表中对应的词汇，生成试题伪文本；基于预先构建的试题评分模型对生成的试题伪文本进行评分，获得试题评分结果；其中，所述试题评分模型是在领域适应性预训练后的基座模型上，构建的基于分类任务和回归任务的联合评分模型。通过采用伪文本转换、领域适应性预训练的方式提高基座模型对领域知识的理解；而且引入联合评分模型，进行机器评分互校验，提高评分准确性和可靠性。

本发明授权试题评分方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种试题评分方法，其特征在于，包括： 针对考试科目构建词频表，其中，所述词频表包含科目各词汇在该科目中出现的频率； 对脱敏后的试题数据进行词频统计，并利用词频表，将脱敏后的试题数据按频率转换到词频表中对应的词汇，生成试题伪文本； 基于预先构建的试题评分模型对生成的试题伪文本进行评分，获得试题评分结果；其中，所述试题评分模型是在领域适应性预训练后的基座模型上，构建的基于分类任务和回归任务的联合评分模型； 在领域适应性预训练后的基座模型上，构建基于分类任务和回归任务的联合评分模型的过程包括： 利用经过领域适应性预训练的特征提取基座模型对输入的伪文本序列进行特征提取，得到文本序列特征： 对文本序列特征进行平均池化和最大池化，平对池化后的特征进行拼接，得到文本特征： 式中，表示平均池化，表示最大池化，表示拼接操作； 分类分支利用 进行分数预测，将输出转为每个类别的概率，表示每个分值类别的概率值，是分类全连接层，其输入维度为，其中是模型语义嵌入的维度，输出的维度为分值的种类数量； 回归分支利用 进行分数预测，为回归结果，是回归全连接层，其输入维度为，输出维度为1； 基于预先构建的试题评分模型对生成的试题伪文本进行评分，获得试题评分结果，包括： 利用微调后的试题评分模型进行评分，模型输出和； 选择概率最大的类别对应的分值，作为分类分支的评分结果： 式中，表示获取最大值的位置索引； 对进行反变换，作为回归分支的评分结果： ， 式中，表示取整函数； 计算分类任务和回归任务的分值差值，若分值差值在规定的阈值内则评分有效，最终评分结果为两者平均值： 同时选择最大的概率作为评分结果的置信度； 若分值差值大于规定的阈值则机器评分无效。

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