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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于混合专家结构的问答任务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：CN120763027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510833775.5，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于混合专家结构的问答任务评估方法及系统是由赵东岩;岳潭;宋子龙;史绪钊设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家结构的问答任务评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合专家结构的问答任务评估方法及系统，属于人工智能领域，所述方法包括：获取待测大语言模型针对一问题产生的回复，并结合所述问题从该回复中抽取出简短答案；根据预定义匹配规则获取该简短答案与该问题的真实答案之间的匹配结果；在所述匹配结果为完全匹配或者部分匹配且预测答案无超出与错误的情况下，基于预定义匹配规则的评分设定，赋予该回复一评估得分；在所述匹配结果为完全不匹配或者存在错误的情况下，使用一基于混合专家结构的评估模型来生成该回复的评估得分。本发明在保证对回复评估的高准确率同时，具备较高的成本效益。

本发明授权一种基于混合专家结构的问答任务评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家结构的问答任务评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测大语言模型针对一问题产生的回复，并结合所述问题从该回复中抽取出简短答案； 根据预定义匹配规则获取该简短答案与该问题的真实答案之间的匹配结果； 在所述匹配结果为完全匹配或者部分匹配且预测答案无超出与错误的情况下，基于预定义匹配规则的评分设定，赋予该回复一评估得分； 在所述匹配结果为完全不匹配或者存在错误的情况下，使用一基于混合专家结构的评估模型来生成该回复的评估得分；其中，所述基于混合专家结构的评估模型包括：至少一个专家网络、一门控网络和一分类网络； 其中，所述使用一基于混合专家结构的评估模型来生成该回复的评估得分，包括： 获取该问题的真实答案，并根据该问题和该真实答案构建门控网络输入，根据该问题、该真实答案、该简短答案以及该回复构建专家输入； 每一专家网络分别对所述专家输入进行特征提取，得到对应的表征向量；其中，为正整数，各专家网络的权重与目标均匀分布之间的差值小于设定值，表示专家网络总数量； 门控网络对所述门控网络输入进行特征提取，得到表征向量，并根据所述表征向量计算专家权重分布之后，选取至少一个专家网络； 分类网络基于选取的专家网络所输出的表征向量，得到该回复的评估得分； 其中，训练所述基于混合专家结构的评估模型时的总损失函数；其中，表示交叉熵损失函数，权重衰减系数，表示最小权重系数，表示初始权重系数，是当前迭代周期，为总迭代周期数量，调节参数，是提前调整系数，为曲线斜率系数，动态负载均衡优化函数，表示专家网络数量，表示样本数量，表示样本权重； 其中，通过以下步骤实现所述各专家网络的权重与目标均匀分布之间的差值小于设定值： 基于该样本权重计算专家网络的平均权重； 计算动态负载均衡优化函数对平均权重的梯度； 计算平均权重对样本权重的梯度； 根据梯度和梯度，得到最终梯度； 通过所述最终梯度更新所述样本权重，来实现所述各专家网络的权重与目标均匀分布之间的差值小于设定值。

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