江西师范大学王尧获国家专利权
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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种少样本可读性评估方法、系统、电子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：CN121093973B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511658150.6，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种少样本可读性评估方法、系统、电子设备及存储介质是由王尧;曾锦山;叶文俊;桂鑫锋;林绍波;舒成利设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种少样本可读性评估方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种少样本可读性评估方法、系统、电子设备及存储介质，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取待评估文本，并为其构建结构独立的全局提示和至少一个局部提示；将文本与各提示结合后输入预训练语言模型，提取全局和局部的提示特征表示；分别计算各提示特征表示与预设的多个静态类别原型之间的相似度分布，所述静态类别原型在模型训练中保持固定；基于贝叶斯概率融合机制对来自不同提示的相似度分布进行联合建模，生成融合后的后验概率分布，并据此确定文本的可读性等级。本方法能够有效建模多维度语言特征、妥善处理标签语义模糊性，并在少样本场景下保持高精度和强鲁棒性的可读性评估。
本发明授权一种少样本可读性评估方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于全局-局部提示原型学习的少样本可读性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待评估文本； 构建全局提示与至少一种局部提示，所述全局提示用于捕获所述待评估文本的整体语义，所述局部提示用于捕获所述待评估文本的词汇或句子层面的语言学特征； 将所述待评估文本分别填入所述全局提示与所述局部提示的模板中，利用预训练语言模型分别提取所述全局提示与所述局部提示在预设掩码位置的输出向量，生成全局提示特征表示与局部提示特征表示； 基于预设的多个可读性等级的类别原型，分别计算所述全局提示特征表示及所述局部提示特征表示与每一所述类别原型的相似度，得到全局提示下的类别概率分布与局部提示下的类别概率分布； 对所述全局提示下的类别概率分布与所述局部提示下的类别概率分布进行贝叶斯概率融合，生成融合后的后验概率分布； 根据所述融合后的后验概率分布，确定所述待评估文本的最终可读性等级。
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