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龙图腾网获悉泉州职业技术大学申请的专利一种教育评价目标数据处理方法以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：CN121278102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511822254.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种教育评价目标数据处理方法以及系统是由傅志雄;吴希;黄镇红设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种教育评价目标数据处理方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种教育评价目标数据处理方法以及系统，本发明基于DistilBERT模型生成的基础语义向量计算片段密度值，通过无参密度峰值聚类算法自动识别峰值点和边界点，以峰值点为核心，兼顾主题类别一致和密度值达标的规则动态生成分箱，无需预设聚类数量，且能够适配多峰零散分布场景，避免分箱碎片化或关键信息合并不当；由DistilBERT模型生成基础语义向量，搭配单分支多尺度卷积模型，替代复杂共享算子架构，且通过BM25算法快速筛选初阶信息，减少无效计算，大幅降低硬件配置需求，使普通教育机构无需高端设备即可实现高效部署和实时处理，同时保证核心评价信息提取的准确性。

本发明授权一种教育评价目标数据处理方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种教育评价目标数据处理方法，其特征在于，包括步骤： S1、利用DistilBERT模型，为教育评价文本进行句子级文本片段的基础语义向量生成； S2、基于所述基础语义向量，通过余弦相似度计算的方式，与预设的评价关键词库进行匹配，计算片段密度值，获取主题类别，并通过无参密度峰值聚类算法，自动识别密度峰值点和边界点； S3、以峰值点为核心，合并相邻、所述片段密度值大于预设阈值，且所述主题类别相同的文本片段形成分箱，基于每个所述分箱起始和结束的文本片段的位置，从所述教育评价文本中截取对应的子文本，生成子文本集合； S4、基于BM25算法，计算所述评价关键词库中每个评价关键词与所述子文本集合的BM25得分以及与所述教育评价文本的BM25得分，并根据BM25得分确定整合生成初阶信息集合； 步骤S4具体为： 基于BM25算法，计算所述评价关键词库中每个评价关键词与所述子文本集合的BM25得分，获取其中得分最高的第一预设个数的所述评价关键词以及所在的所述文本片段，得到第一集合； 计算每个所述评价关键词与所述教育评价文本的BM25得分，获取其中得分最高的第二预设个数的所述评价关键词以及所在的所述文本片段，得到第二集合； 整合所述第一集合与所述第二集合，生成初阶信息集合； S5、将所述初阶信息集合中每个所述文本片段所对应的所述基础语义向量输入预训练的单分支多尺度卷积模型，由所述单分支多尺度卷积模型生成每个所述评价关键词的所述主题类别与置信度，并计算所述评价关键词所属分箱的分箱密度值； 所述分箱密度值的计算具体为： 所述第一集合所对应的各个所述评价关键词的所述分箱密度值，为所述子文本集合中各个所述文本片段的所述片段密度值的均值； 所述第二集合所对应的各个所述评价关键词的所述分箱密度值，为所有所述子文本集合的所述分箱密度值的均值； S6、基于所述分箱密度值、所述主题类别与所述置信度进行权重计算，并根据权重排序筛选得到核心评价信息。

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