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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种多选项问题生成方法、装置、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：CN119938860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510093799.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种多选项问题生成方法、装置、电子设备及存储介质是由沈颖;罗皓灏设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多选项问题生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多选项问题生成方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有技术中多选题生成质量低、领域相关性差、干扰项迷惑性不足的技术问题。本发明包括：接收用户输入的多模态上下文；对所述多模态上下文进行特征提取，得到多模态上下文嵌入表示；从预设训练数据集中检索所述多模态上下文的最相关示例；将所述上下文嵌入表示和所述最相关示例输入预训练的多模态大语言模型，输出多选项问题和干扰选项。

本发明授权一种多选项问题生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多选项问题生成方法，其特征在于，包括： 接收用户输入的多模态上下文； 对所述多模态上下文进行特征提取，得到多模态上下文嵌入表示； 从预设训练数据集中检索所述多模态上下文的最相关示例； 将所述上下文嵌入表示和所述最相关示例输入预训练的多模态大语言模型，输出多选项问题和干扰选项； 其中，所述预训练的多模态大语言模型包括问题生成器、中间推理生成器和干扰项生成器；所述将所述上下文嵌入表示和所述最相关示例输入预训练的多模态大语言模型，输出多选项问题和干扰选项的步骤，包括： 获取所述上下文嵌入表示对应的目标答案； 采用所述上下文嵌入表示、所述目标答案和所述最相关示例构建第一输入； 将所述第一输入输入所述问题生成器，生成多选项问题； 对所述最相关示例进行中间推理，得到第一推理结果； 在所述第一输入中的最相关示例中添加所述第一推理结果，并将所述多选项问题添加进所述第一输入中，得到第二输入； 将所述第二输入输入所述中间推理生成器，生成中间推理数据； 采用预设干扰项示范替换所述第二输入中的最相关示例，并将所述中间推理数据添加进所述第二输入中，得到第三输入； 将所述第三输入输入到干扰项生成器中，生成所述多选项问题的干扰选项； 其中，所述问题生成器为： ； 所述中间推理生成器为： ； 所述干扰项生成器为： ； 其中，Q为多选项问题，A为目标答案，为最相关示例，T为文本嵌入表示，I为图像嵌入表示，R为中间推理数据，为多选项问题的干扰选项，为问题生成器，为中间推理生成器，为干扰项生成器，在最相关示例中添加相应的中间推理得到，为干扰项示范。

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