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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州九劃網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于人工智能技術(shù)的醫(yī)學(xué)理論考試智能組卷方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120408154B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510896403.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能技術(shù)的醫(yī)學(xué)理論考試智能組卷方法是由汪增強(qiáng);靖澤軒;謝胤楓設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能技術(shù)的醫(yī)學(xué)理論考試智能組卷方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及題目組卷技術(shù)領(lǐng)域，其公開(kāi)了一種基于人工智能技術(shù)的醫(yī)學(xué)理論考試智能組卷方法，包括步驟：題目信息預(yù)處理、題目相似度計(jì)算、智能組卷；在題目處理環(huán)節(jié)，通過(guò)將題目按文本、圖像、病例分析類多模態(tài)進(jìn)行拆解與結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，結(jié)合關(guān)鍵詞提取、局部特征描述子方法等技術(shù)提取特征；在題目相似度計(jì)算上，利用余弦相似度及加權(quán)求和方式，精準(zhǔn)量化不同題型題目相似度，有效避免試卷中題目重復(fù)；組卷時(shí)，依據(jù)預(yù)設(shè)的題型結(jié)構(gòu)、知識(shí)點(diǎn)覆蓋、難度等級(jí)等參數(shù)進(jìn)行篩選，結(jié)合相似度閾值判斷與替換機(jī)制，確保難度分布合理、知識(shí)點(diǎn)全面覆蓋，且通過(guò)題目歷史使用次數(shù)確定替換對(duì)象，提升組卷的科學(xué)性與題庫(kù)資源利用率，優(yōu)化醫(yī)學(xué)理論考試組卷流程。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能技術(shù)的醫(yī)學(xué)理論考試智能組卷方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工智能技術(shù)的醫(yī)學(xué)理論考試智能組卷方法，其特征在于，包括以下步驟： 第一步、題目信息預(yù)處理：按題型拆解題目為文本類、圖像類、病例分析類多模態(tài)題目，并對(duì)其進(jìn)行特征提取，特征提取包括： 文本特征提取：對(duì)文本類和病例分析類題目的文本部分進(jìn)行分詞、計(jì)算詞頻、逆文檔頻率，確定關(guān)鍵詞集合； 圖像特征提取：對(duì)圖像類和病例分析類題目的圖像部分進(jìn)行分塊，提取顏色和紋理特征，構(gòu)建圖像特征向量集合； 第二步、題目相似度計(jì)算：基于關(guān)鍵詞集合和特征向量集合，分別計(jì)算文本相似度、圖像相似度和多模態(tài)題目整體相似度； 第三步、智能組卷：根據(jù)預(yù)設(shè)的題型結(jié)構(gòu)、知識(shí)點(diǎn)覆蓋和難度等級(jí)要求篩選題目，并結(jié)合計(jì)算的文本相似度、圖像相似度和多模態(tài)題目整體相似度進(jìn)行優(yōu)化組合，優(yōu)化組合方式為：對(duì)同一題型題目集合提取兩兩題目間的相似度，即文本相似度、圖像相似度、多模態(tài)題目整體相似度，隨之通過(guò)預(yù)設(shè)的相似度閾值判斷高相似題對(duì)并替換，以得到組卷題目集合。

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