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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种自动解答基准数据库的试题难度评估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：CN117171647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311161279.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种自动解答基准数据库的试题难度评估方法是由孙超;何家星;余新国设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动解答基准数据库的试题难度评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动解答基准数据库的试题难度评估方法，该方法包括：基于自动解答基准数据库构建平衡数据库；基于平衡数据库得到第一特征集，对第一特征集进行特征筛选，得到第二特征集；将当前试题的标签和基于第二特征集得到的第二特征值输入到预设模型中，得到当前试题的特征贡献度；基于特征贡献度，获取当前试题的特征向量和与特征向量对应的权重；将第二特征值进行归一化处理后，并与对应的权重进行计算，得到当前试题的难度值，实现对当前试题的难度评估。该方法可以直接对自动解答基准数据库中的试题进行难度评估和排序，提升在自动解答基准数据库中训练出来的机械学习模型的泛化能力。

本发明授权一种自动解答基准数据库的试题难度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种自动解答基准数据库的试题难度评估方法，其特征在于，该方法包括： 基于自动解答基准数据库构建平衡数据库；所述平衡数据库中包括多组等级，每组等级的试题数量相等，且每组等级具备不同的标签；所述多组等级的获取包括：利用n种深度学习数学应用题自动求解模型分别对当前试题进行解答，若解答正确的模型数量大于解答错误的模型数量，则判定当前试题为第一等级；反之，则判定当前试题为第二等级；其中，n为大于等于3的正奇数； 基于所述平衡数据库得到第一特征集，对所述第一特征集进行特征筛选，得到第二特征集；所述第一特征集是通过语言技术平台模型对试题进行信息抽取获得的；所述第二特征集是基于第一特征集之间的特征相关性和随机森林算法模型的特征重要值进行筛选获得的； 将当前试题的所述标签和基于所述第二特征集得到的第二特征值输入到预设模型中，得到当前试题的特征贡献度； 基于所述特征贡献度，获取当前试题的特征向量和与所述特征向量对应的权重，包括：基于所述特征贡献度构建评价矩阵，并对所述评价矩阵进行一致性检验；其中，所述一致性检验包括判定所述评价矩阵是否存在逻辑错误；若是，则重新构建评价矩阵；反之，则检验通过，基于所述评价矩阵求取特征向量和与所述特征向量对应的权重； 将所述第二特征值进行归一化处理后，并与对应的所述权重进行计算，得到当前试题的难度值，实现对当前试题的难度评估。

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