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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于细粒度相似度计算的知识追踪方法和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：CN119760103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510274262.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于细粒度相似度计算的知识追踪方法和系统是由沈双宏;莫奇;陆君宇;朱林波设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细粒度相似度计算的知识追踪方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能教育技术领域，公开了一种基于细粒度相似度计算知识追踪方法和系统，方法包括：对问题和学生的回答进行嵌入，并经过自注意力聚合获得背景感知的问题嵌入向量和问题回答对嵌入向量；将背景感知的问题嵌入向量和回答嵌入向量通过交叉注意力机制进行多次难度修正，获得学生的知识状态；将知识状态和问题嵌入向量进行拼接，并进行表现预测，得到学生的表现预测结果。本发明通过增强问题的表示来利用固有属性，并显式计算动态属性的相似性，并将其与注意力机制结合，形成了一个对响应时间敏感的变换器模型；此外，本发明还能够使用难度修正模块，根据学生的个体感知来修正统计属性。

本发明授权一种基于细粒度相似度计算的知识追踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度相似度计算的知识追踪方法，其特征在于，包括：对问题和学生的回答进行嵌入，并经过自注意力聚合获得背景感知的问题嵌入向量和问题回答对嵌入向量；将背景感知的问题嵌入向量和问题回答对嵌入向量通过交叉注意力机制，得到学生的初始知识状态，基于主观相对难度和统计难度进行多次难度修正，获得学生的知识状态；通过难度修正模块实现所述难度修正；难度修正模块结合了交叉注意力机制和自注意力机制，能够根据学生的个体学习历史自动调整问题的难度，从而获得学生的知识状态；所述难度修正模块包括第一难度修正模块DC1和第二难度修正模块DC2，DC1和DC2交替使用，分别使用主观相对难度和统计难度来调整学生的知识状态；DC1中，通过计算学生的知识状态与问题嵌入差异，经非线性变换以获得主观相对难度，并结合输出门来控制学生知识状态的更新；DC2中，对问题的统计难度的嵌入向量进行非线性变换，以表示统计难度，随后使用一个输出门来控制学生的知识状态的更新；将学生的知识状态和问题嵌入向量进行拼接，并进行表现预测，得到学生的表现预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。