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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利文本生成模型评估方法和装置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：CN119692351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510209039.2，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权文本生成模型评估方法和装置是由陈玉博;刘康;赵军;周桐;秦晓彤设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本生成模型评估方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种文本生成模型评估方法和装置，应用于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取测试数据，所述测试数据包括实体属性和实体类别；根据所述测试数据生成多个测试任务，一个测试任务对应多个测试问题；将所述多个测试任务的测试问题分别输入文本生成模型，得到对应的测试结果，并根据所述测试结果确定所述文本生成模型对本体知识的掌握程度；其中，所述多个测试任务包括实体类别‑层级记忆测试、实体类别‑层级应用测试、实体属性记忆测试以及实体属性应用测试。

本发明授权文本生成模型评估方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种文本生成模型评估方法，其特征在于，包括： 获取测试数据，所述测试数据基于本体知识框架构建，所述本体知识框架包含按顶类-中类-底类层级关系组织的实体类别，以及每个所述实体类别对应的实体属性； 根据所述测试数据生成多个测试任务，一个测试任务对应多个测试问题； 将所述多个测试任务的测试问题分别输入文本生成模型，得到对应的测试结果，并根据所述测试结果确定所述文本生成模型对本体知识的掌握程度； 其中，所述多个测试任务包括实体类别-层级记忆测试、实体类别-层级应用测试、实体属性记忆测试以及实体属性应用测试； 所述根据所述测试结果确定所述文本生成模型对本体知识的掌握程度，包括：通过所述实体类别-层级记忆测试、所述实体属性记忆测试评估所述文本生成模型对本体知识的记忆能力，通过所述实体类别-层级应用测试、所述实体属性应用测试评估所述文本生成模型对本体知识的应用能力； 基于所述记忆能力的得分与所述应用能力的得分，确定所述文本生成模型对本体知识的掌握程度； 在所述测试任务为所述实体类别-层级记忆测试的情况下，所述多个测试问题包括：实例-底类判断、实例-顶类判断、底类-实例判断、顶类-实例判断、底类-中类判断、底类-顶类判断、中类-底类判断以及顶类-底类判断； 在所述测试任务为所述实体类别-层级应用测试的情况下，所述多个测试问题包括：不同类判断、不同层级判断以及类别层级排列； 在所述测试任务为所述实体属性记忆测试的情况下，所述多个测试问题包括：类-定义判断、定义-类判断以及主体-关系-客体判断； 在所述测试任务为所述实体属性应用测试的情况下，所述多个测试问题包括：否定对象判断和否定主体判断。

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