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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利问答对评测数据生成方法、装置、计算机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：CN116775843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310827956.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权问答对评测数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质是由王俊;侯昶宇;王晓锐;谯轶轩;宋佳;巩菁菁设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本问答对评测数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能及医疗健康技术领域，公开了一种问答对评测数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过基于对抗学习的框架，利用两个互为对手的初始问答生成模型和初始问答鉴别模型相互博弈，从而提高问答对数据生成质量，通过引入元学习机制，利用少量初始标注得到的初始评测问答对数据作为元数据，对初始问答生成模型和初始问答鉴别模型进行快速适应，提升了问答对数据生成效率，避免了大规模人工标注和编译，提供的GPT类大模型评测数据集的生成方式成本更低、效率更高、能够覆盖多领域多任务、更为客观、准确、全面、具有大规模、多样和较高难度、高质量的效果。

本发明授权问答对评测数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种问答对评测数据生成方法，其特征在于，包括： 获取垂直领域文档、生成式对抗网络模型和多个任务的初始评测问答对数据，所述初始评测问答对数据通过对所述垂直领域文档进行初始标注得到，所述生成式对抗网络模型包括初始问答生成模型和初始问答鉴别模型； 通过每一任务的初始评测问答对数据对预设元学习模型进行元训练，得到元参数，以通过所述元参数对所述生成式对抗网络模型进行更新； 将所述垂直领域文档输入更新后的初始问答生成模型，以使所述更新后的初始问答生成模型基于目标任务及所述目标任务的任务权重输出中间评测问答对数据； 通过更新后的初始问答鉴别模型基于所述垂直领域文档对所述中间评测问答对数据进行评价，得到评价概率值，所述评价概率值表征所述中间评测问答对数据的合理程度； 计算更新后的初始问答鉴别模型和更新后的初始问答生成模型之间的模型损失函数； 通过所述模型损失函数对更新后的生成式对抗网络模型进行迭代训练，直至达到预设条件； 将所述垂直领域文档输入迭代训练后的初始问答生成模型，得到最终评测问答对数据，以作为所述垂直领域文档的问答对评测数据。

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