浙江大学;浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)曾丽敏获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)申请的专利基于大语言模型的图表替代文本质量自动评估方法及系统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：CN119646460B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411520103.0，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于大语言模型的图表替代文本质量自动评估方法及系统是由曾丽敏;葛洋阳设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大语言模型的图表替代文本质量自动评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的图表替代文本质量自动化评估方法及系统，涉及大语言模型领域和图表替代文本领域，包括：通过需求调研，得到图表替代文本质量评估方案；人工构建图表替代文本评估标准数据集进行数据预处理，基于GLM4‑9B模型进行Finetune训练与性能调优。本发明提出的图表替代文本质量自动化评估方法，基于图表无障碍阅读准则进行评估方案设计，并且训练得到的迁移模型对文本质量的预测得分与人工评估得分高度相关，能够提供高可靠性的自动化图表替代文本质量评估结果，可应用于图表替代文本领域的文本质量评估。
本发明授权基于大语言模型的图表替代文本质量自动评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的图表替代文本质量自动评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据无障碍图表阅读指南和视觉障碍用户的图表阅读需求，确定图表替代文本的评估维度及权重； S2、获取待评估的图表进行图片预处理，构建待评估图表替代文本、参考图表替代文本、人工评估得分作为数据集，并对数据集文本数据进行文本数据预处理； S3、对GLM4模型进行模型后处理，自定义模型的输出预测值；得到的GLM4模型输入为预处理后的数据，输出为后处理中定义的预测值；将预处理后的数据集，输入到完成后处理GLM4模型中并进行微调训练，对训练后的迁移模型进行测试与模型性能调优；其中GLM4模型的输出预测值通过参考图表替代文本与待评估的图表替代文本之间的n‑gram重叠程度，以及各个评估维度的权重计算得到； S4、将图表替代文本输入到优化后的GLM4模型中，得到最终的评估分数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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