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龙图腾网获悉北京策腾数字科技集团有限公司申请的专利智能作文批改与提升系统及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：CN119886155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510370218.4，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权智能作文批改与提升系统及方法是由李永设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能作文批改与提升系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能作文批改与提升系统及方法，涉及自然语言处理与教育技术领域，包括，接收用户的作文，将作文转换为可处理的格式并进行预处理，使用语言模型对预处理后的作文进行特征提取，同时采集用户的写作历史记录，使用聚类分析的方法和K近邻回归模型确定作文的评分维度，并计算每个作文评分维度的特征值，综合每个作文评分维度的特征值对作文进行整体评分，创建学习模板，分析用户写作历史记录，并结合作文整体评分，生成个性化的学习路径和练习任务；本发明通过使用DBSCAN聚类分析方法选取作文评分维度，克服了传统单一维度评分的局限性，还能更全面地反映作文的整体质量。

本发明授权智能作文批改与提升系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能作文批改与提升方法，其特征在于：包括， 接收用户的作文，将作文转换为可处理的格式并进行预处理，使用语言模型对预处理后的作文进行特征提取，同时采集用户的写作历史记录； 使用聚类分析的方法和K近邻回归模型确定作文的评分维度，并计算每个作文评分维度的特征值，综合每个作文评分维度的特征值对作文进行整体评分； 创建学习模板，分析用户写作历史记录，并结合作文整体评分，生成个性化的学习路径和练习任务； 在用户进行练习任务时进行实时监控，使用Q-learning算法动态调整用户的学习路径； 使用聚类分析的方法和K近邻回归模型确定作文的评分维度，具体包括如下步骤， 使用DBSCAN对低维特征向量进行聚类，得到N个聚类簇和每个聚类簇的聚类中心； 将低维特征向量输入K近邻回归模型，得到作文归属聚类簇的预测值； 使用SHAP值分析计算每个聚类中心的低维特征向量中每个特征的重要性，得到对每个聚类中心贡献最大的特征； 根据特征的含义和贡献程度，为每个聚类中心生成一个评分维度名称，最终得到评分维度及评分维度对应的描述，形成评分维度集合； 所述计算每个作文评分维度的特征值，综合每个维度的特征值对作文进行整体评分，具体包括如下步骤， 通过直接引用、组合和使用外部模型的方法得到每个作文评分维度特征值，并归一化； 设置能控制评分曲线的斜率和位置的调整参数； 使用Sigmoid函数，并根据归一化后的作文评分维度特征值和调整参数进行计算，得到每个作文评分维度的评分； 根据每个作文评分维度的评分，使用几何平均数并结合指数函数计算，得到作文的整体评分。

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