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龙图腾网获悉江西科技师范大学申请的专利基于渐进式分治与多问题融合协同的问卷自动填写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：CN121743346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610226034.5，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权基于渐进式分治与多问题融合协同的问卷自动填写方法是由赵芸;章琳;刘德喜;邓博也;王梦雨设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于渐进式分治与多问题融合协同的问卷自动填写方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于渐进式分治与多问题融合协同的问卷自动填写方法，通过为问卷中每个问题构建专属的专业模型；利用问题及选项作为查询，从用户历史文本中筛选相关子句组成候选集合；基于候选子句对各专业模型进行独立一阶段训练，得到若干专家级模型；设置症状感知注意力层，冻结专家级模型参数后，将其输出的编码结果融合并输入症状感知注意力层进行二阶段协同训练；最终利用训练后的注意力层与对应专家级模型得到问题的预测结果。本发明通过“分治”策略实现对各问题程度关联的精准建模，再通过“协同”融合机制挖掘问题间潜在依赖以缓解信息缺失，并利用任务选择门避免负迁移效应，显著提升了问卷自动填写的准确性、鲁棒性与可解释性。

本发明授权基于渐进式分治与多问题融合协同的问卷自动填写方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式分治与多问题融合协同的问卷自动填写方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、给定问卷，获取问卷中的问题以及每个问题对应的选项，并为每个问题构建专属的专业模型，并为每个专业模型配置一个独立的分类头； 步骤2、利用问题和对应的选项作为查询项，搜寻每个用户的历史社交文本信息，以组成用户的候选子句集合； 步骤3、将用户的候选子句集合中每个候选子句，与对应的问题以及问题对应的每个选项拼接，得到每个问题对应的若干候选选项，并将每个问题对应的若干候选选项输入对应的专业模型中，对相应的专业模型以及分类头进行一阶段训练，得到若干面向症状的专家级模型以及优化后的分类头； 步骤4、设置一个症状感知注意力层，症状感知注意力层每次输出一个问题的选项感知文本表示； 步骤5、将若干面向症状的专家级模型参数进行冻结，利用若干面向症状的专家级模型输出所有问题所有选项的编码结果，并进行融合，输入至症状感知注意力层，对症状感知注意力层以及优化后的分类头进行二阶段训练，训练完成后，得到训练后的症状感知注意力层以及训练后的分类头； 步骤6、利用训练后的症状感知注意力层输出当前问题的选项感知文本表示，将当前问题的选项感知文本表示输入至相应问题的训练后的分类头，得到当前问题的最终预测结果。

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江西科技师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区红角洲学府大道589号；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”。

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