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龙图腾网获悉长春职业技术大学申请的专利一种基于深度学习算法的语言学习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：CN121096375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511374946.9，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于深度学习算法的语言学习评估方法是由邵丽娜设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法的语言学习评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习算法的语言学习评估方法，涉及语言处理技术领域，包括，接收语音信号及原始文本内容，通过对抗性扰动生成器构建带噪语音样本，输入预训练的语音识别模型，输出语音识别文本及抗噪置信度评分；在语义分析路径构建上下文语义图，生成边注意力权重，计算语义连贯性指数，在激活语法解析路径匹配预定义语法规则库生成语法错误标签；基于多维评估矩阵动态生成反馈内容，根据用户对反馈内容的采纳更新预设对应阈值及规则库权重。本发明通过构建抗噪置信度评分、语义连贯性指数与语法错误标签的多维评估矩阵，实现发音、语义、语法问题的协同量化分析。

本发明授权一种基于深度学习算法的语言学习评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的语言学习评估方法，其特征在于：包括， 接收语音信号及原始文本内容，通过对抗性扰动生成器构建带噪语音样本，输入预训练的语音识别模型，输出语音识别文本及抗噪置信度评分； 对语音识别文本与原始文本内容进行差异对齐，若差异超过动态差异阈值则采用原始文本内容，生成发音偏差热力图，具体步骤如下， 将语音识别文本与原始文本内容分别转换为音素序列，通过动态时间规整算法进行音素级对齐路径匹配； 根据对齐路径匹配结果计算语音识别文本与原始文本的差异，并结合原始语音信号的信噪比及语音识别文本的语速生成动态差异阈值； 若差异超过动态差异阈值，采用原始文本内容作为基准文本，并将对齐路径中差异超限的位置映射至原始语音信号的时间轴，生成时间戳标记； 基于时间戳标记及对抗性扰动信号的时间分布，计算对应时间区间的扰动强度作为热力值； 将热力值叠加至原始语音信号的时频图上，生成发音偏差热力图； 对原始文本内容进行依存句法分析，计算依存树深度与语义模糊度指标，若任一指标超过预设对应阈值时，激活语义分析路径，否则激活语法解析路径； 在语义分析路径构建上下文语义图，生成边注意力权重，计算语义连贯性指数，在激活语法解析路径匹配预定义语法规则库生成语法错误标签，具体步骤如下， 基于动态加权依存树构建上下文语义图，通过融合动态加权依存树边权重与语义嵌入向量，生成边注意力权重； 根据边注意力权重及发音偏差热力图中标记的时间区间热力值，通过时域积分计算语义连贯性指数； 若语义连贯性指数低于预设的连贯性阈值，对语义分析路径的激活决策进行加权修正； 基于动态加权依存树的边权重匹配预定义语法规则库中的语法规则模式，生成语法错误标签； 融合抗噪置信度评分、语义连贯性指数与语法错误标签生成多维评估矩阵； 基于多维评估矩阵动态生成反馈内容，根据用户对反馈内容的采纳更新预设对应阈值及规则库权重。

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