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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于大语言模型的多阶段内容质量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：CN120448618B 。

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：202510530211.4，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权基于大语言模型的多阶段内容质量评估方法及系统是由王安宁;唐莫默;张鸽;赵婉晓;张伟佳;刘怡;徐浩设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的多阶段内容质量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大语言模型的多阶段内容质量评估方法及系统，涉及自然语言处理技术领域。本发明中，获取待评估的内容数据集及其数据类型对应的评价指标；基于该评价指标，利用第一大语言模型对内容数据集进行批量的多维度粗筛，获取所有内容数据的评价分数并排序，过滤保留分数靠前的若干内容数据；引入改进的ELO动态评分机制，利用第二大语言模型对过滤后的内容数据进行动态两两对比排序，获取所有内容数据最终的ELO分值并排序，将ELO分值排序结果作为内容质量排序结果。本方法利用大语言模型突破认知深度瓶颈，依托动态博弈机制提升评估客观性，结合两阶段架构平衡计算效率与排序精度，最终形成可快速适配多领域的内容质量评估通用解决方案。

本发明授权基于大语言模型的多阶段内容质量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多阶段内容质量评估方法，其特征在于，包括： 获取待评估的内容数据集及其数据类型对应的评价指标； 基于所述评价指标，利用第一大语言模型对所述内容数据集进行批量的多维度粗筛，获取所有内容数据的评价分数并排序，过滤保留分数靠前的若干内容数据； 引入改进的ELO动态评分机制，利用第二大语言模型对过滤后的内容数据进行动态两两对比排序，获取所有内容数据最终的ELO分值并排序，将ELO分值排序结果作为内容质量排序结果； 所述引入改进的ELO动态评分机制，利用第二大语言模型对过滤后的内容数据进行动态两两对比排序，获取所有内容数据最终的ELO分值并排序，将ELO分值排序结果作为内容质量排序结果，包括： 初始化过滤后的每一条内容数据的ELO分值； 判断是否达到迭代终止条件，若是则输出最终的所有内容数据最终的ELO分值并排序，将ELO分值排序结果作为内容质量排序结果，否则重复依次执行如下迭代步骤： 按照差异最小的选取原则，基于ELO分值采样获取两两匹配的内容数据对； 将每一个内容数据对作为所述第二大语言模型的输入，判断内容数据对中两个内容数据的内容质量优劣，并量化两者之间的内容质量差异； 基于所述内容质量差异，更新相应的内容数据对中两个内容数据的ELO分值。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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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