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龙图腾网获悉杭州九划网络科技有限公司申请的专利一种基于人工智能技术的医学理论考试智能组卷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：CN120408154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510896403.7，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于人工智能技术的医学理论考试智能组卷方法是由汪增强;靖泽轩;谢胤枫设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能技术的医学理论考试智能组卷方法在说明书摘要公布了：本发明涉及题目组卷技术领域，其公开了一种基于人工智能技术的医学理论考试智能组卷方法，包括步骤：题目信息预处理、题目相似度计算、智能组卷；在题目处理环节，通过将题目按文本、图像、病例分析类多模态进行拆解与结构化存储，结合关键词提取、局部特征描述子方法等技术提取特征；在题目相似度计算上，利用余弦相似度及加权求和方式，精准量化不同题型题目相似度，有效避免试卷中题目重复；组卷时，依据预设的题型结构、知识点覆盖、难度等级等参数进行筛选，结合相似度阈值判断与替换机制，确保难度分布合理、知识点全面覆盖，且通过题目历史使用次数确定替换对象，提升组卷的科学性与题库资源利用率，优化医学理论考试组卷流程。

本发明授权一种基于人工智能技术的医学理论考试智能组卷方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能技术的医学理论考试智能组卷方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步、题目信息预处理：按题型拆解题目为文本类、图像类、病例分析类多模态题目，并对其进行特征提取，特征提取包括： 文本特征提取：对文本类和病例分析类题目的文本部分进行分词、计算词频、逆文档频率，确定关键词集合； 图像特征提取：对图像类和病例分析类题目的图像部分进行分块，提取颜色和纹理特征，构建图像特征向量集合； 第二步、题目相似度计算：基于关键词集合和特征向量集合，分别计算文本相似度、图像相似度和多模态题目整体相似度； 第三步、智能组卷：根据预设的题型结构、知识点覆盖和难度等级要求筛选题目，并结合计算的文本相似度、图像相似度和多模态题目整体相似度进行优化组合，优化组合方式为：对同一题型题目集合提取两两题目间的相似度，即文本相似度、图像相似度、多模态题目整体相似度，随之通过预设的相似度阈值判断高相似题对并替换，以得到组卷题目集合。

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