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本申请实施例提供一种基于语义一致性反馈的OCR参数自适应优化方法及系统，属于光学字符识别技术领域。该方案获取待识别图像并预处理得到预处理图像；提取预处理图像多维图像特征，构建标准化图像特征向量；依托图像特征与OCR参数的映射关系，自适应生成多组有效OCR参数配置；基于各组参数构建独立OCR识别策略并行识别，得到多组候选识别结果；从文本语义合理性、上下文一致性、文本结构完整性、字段匹配完整性维度进行语义一致性评估，计算语义评分并筛选最优识别结果；对识别结果进行错误分析校验，动态反馈迭代优化OCR参数配置。本申请利用语义信息择优识别结果并形成闭环优化，提升复杂、低质量文档场景下OCR识别准确度与文本可用性。

本发明提供一种基于多维权重的自适应组卷方法、装置、设备及存储介质，通过对全域知识点进行聚类划分，并结合知识点序号及知识点簇规模计算知识点权重，以确定种子知识点集合，从源头上提升知识点选择的均衡性。进一步地，通过建立包括待覆盖池和已覆盖池在内的覆盖状态池，并依据覆盖状态池对第二类题目进行动态评估，实现组卷过程中知识点覆盖状态的实时反馈和动态调整，使后续题目的选择优先覆盖未考查知识点并抑制重复知识点。相比现有随机组卷方式，本发明能够有效提高试卷的知识点覆盖率，降低知识点冗余，增强组卷过程对不同题库分布特征的自适应能力，在有限题量下实现更加均衡、合理的知识点覆盖，提高目标试卷的组卷质量和考核效果。