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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利计算机自适应测验方法、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：CN115936059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211698490.8，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权计算机自适应测验方法、系统、电子设备及存储介质是由程泽宇;王伟;沙晶;王士进设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算机自适应测验方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机应用技术领域，提供一种计算机自适应测验方法、系统、电子设备及存储介质，首先确定目标受试者针对目标学科的当前能力信息；然后将目标受试者针对目标学科的历史答题信息以及当前能力信息输入至选题模型，得到选题模型输出的测验资源。在对基础模型进行训练得到选题模型时，引入第一损失函数，可以保证选题模型输出的测验资源整体上对目标学科的知识覆盖率，引入第二损失函数，可以保证选题模型输出的测验资源整体上的知识点相关性较小，如此可以提高测验资源的可信度，便于对目标受试者进行全面的测验，提高测验效率，使得后续的测验结果更加准确，进而可以实现学习资源的准确推荐。

本发明授权计算机自适应测验方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种计算机自适应测验方法，其特征在于，包括： 确定目标受试者针对目标学科的当前能力信息； 将所述目标受试者针对所述目标学科的历史答题信息以及所述当前能力信息输入至选题模型，得到所述选题模型输出的测验资源； 其中，所述选题模型基于第一训练样本，对基础模型进行训练得到，所述第一训练样本包括第一参考受试者针对所述目标学科的能力信息样本、所述第一参考受试者针对所述目标学科的历史答题信息以及第一测验资源样本序列； 在对所述基础模型进行训练时采用的目标损失函数基于第一损失函数和第二损失函数中的至少一项确定，所述第一损失函数为所述基础模型的输出结果对所述目标学科的知识图谱的覆盖率对应的损失函数，所述第二损失函数为所述输出结果在所述知识图谱中的知识点链条距离对应的损失函数；所述第一损失函数表征训练所述基础模型的任务之一是使所述选题模型输出的各测验资源整体上涵盖所述目标学科的不同知识点，保证各测验资源的整体知识覆盖率；所述第二损失函数表征训练所述基础模型的任务之二是使所述选题模型输出的各测验资源对应于所述目标学科的相关性小的不同知识点，保证各测验资源的难度变化幅度。

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