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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利一种基于大模型的作文批改方法及装置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：CN121121778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511657657.X，技术领域涉及：G06V30/262；该发明授权一种基于大模型的作文批改方法及装置是由闵海波;郭方舟;谭士飞设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的作文批改方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于大模型的作文批改方法及装置，该方法包括：采集包含用户手写作文的纸质文档，生成数字化的作文图片；对每个单字进行笔画特征向量提取；获取各单字图像对应的识别结果及置信度；筛选出置信度大于第一阈值的单字作为准识别文字；确定各准识别文字所在的语句的语法准确率；由所提取的笔画特征向量构建用户的手写笔画库；对各个单字的笔画特征向量进行修正，重新获取各单字图像对应的识别结果及置信度，直至准识别文字的数量占比不低于第二阈值；根据所有单字识别结果确定作文内容；基于预训练的多个作文评价大模型，分别从不同评价角度对所述作文内容进行评价，给出评分及评语。本申请提高了作文批改效率、准确性及一致性。

本发明授权一种基于大模型的作文批改方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的作文批改方法，其特征在于，包括： 步骤S1、通过扫描设备采集包含用户手写作文的纸质文档，生成数字化的作文图片； 步骤S2、对所述作文图片中的每个单字进行笔画特征向量提取； 步骤S3、将所述笔画特征向量输入到预训练的文字识别模型中，获取各单字图像对应的识别结果及置信度； 步骤S4、筛选出置信度大于第一阈值的单字作为准识别文字； 步骤S5、当所述准识别文字的数量占比小于第二阈值时，确定各准识别文字所在的语句的语法准确率； 步骤S6、由所在语句语法准确率超过第三阈值时的准识别文字所提取的笔画特征向量构建用户的手写笔画库； 步骤S7、基于手写笔画库对各个单字的笔画特征向量进行修正，返回步骤S3，重新获取各单字图像对应的识别结果及置信度，直至准识别文字的数量占比不低于第二阈值； 步骤S8、根据所有单字识别结果确定作文内容； 步骤S9、基于预训练的多个作文评价大模型，分别从不同评价角度对所述作文内容进行评价，给出评分及评语； 其中，步骤S7中，基于手写笔画库对各个单字的笔画特征向量进行修正包括： 步骤S71、以手写笔画库中的每个笔画的每一个特征参数的统计均值为基准，基于浮动值确定各个特征参数的取值范围； 步骤S72、对单字进行笔画特征向量提取后，当属于同一个笔画的所有特征参数均位于对应的特征参数取值范围内，将该笔画的所有特征参数修正至标准特征参数； 所述浮动值设定为a-2a中的任一值，其中，a为特征参数的统计标准差； 其中，步骤S2进一步包括： 步骤S21、采用目标检测模型，在所述作文图片中定位每个手写文字的区域，分割得到独立的单字图像； 步骤S22、将单字图像细化为单像素宽度骨架； 步骤S23、在所述单像素宽度骨架上进行关键点检测，所述关键点包括端点、交叉点、拐点； 步骤S24、计算属于同一个笔画的每个关键点对之间连线的长度、方向及曲率； 步骤S25、由各关键点对的长度、方向、曲率以及单字的总笔画数、交叉点数量及闭合环数量拼接形成该单字的笔画特征向量。

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