[发明专利]一种自动修改题目错误的方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种自动修改题目错误的方法，其特征在于，所述方法包括：

导入预先存储的题目数据；

根据题目标准库定义的题型规范、题干规范和题目内容规范，对所述题目数据进行检查，获得所述题目数据中题目的错误点；所述题目标准库还分别定义了题目的各个属性的属性阈值，所述题目的属性包括知识点、题目难度、题目分值、题目来源、题目题型、题目类型、选项个数、题目索引号、题目思路启发、题目解析过程和题目答案；所述题目标准库中包括题干预设信息、题目内容预设信息、选项预设信息、选项内容预设信息和答案预设信息；

所述根据题目标准库定义的题型规范、题干规范和题目内容规范，对所述题目数据进行检查，获得所述题目数据中题目的错误点，包括：

根据所述题型规范对题目数据的形式进行检查，题目数据的形式包括选择题、填空题、计算题、简答题和判断题；

根据所述题干规范对题目数据的标题进行检查；

根据所述题目内容规范对题目数据的内容进行检查；

获取被检查出错误的题目ID信息，并在错误位置处添加错误标识；

根据所述被检查出错误的题目ID信息和所述错误标识，确定所述题目数据中题目的错误点；

根据所述题目标准库对题目的错误点进行修改；

所述根据所述题目标准库对题目的错误点进行修改，包括：

根据所述题干预设信息、题目内容预设信息、选项预设信息、选项内容预设信息和答案预设信息，确定与题目的错误点对应的正确内容；

将确定的正确内容替换题目的错误点；

通过预置的属性值模型计算修改后的题目的属性值，如果所述修改后的题目的属性值不小于所述题目标准库定义的属性阈值，则确定对题目修改正确；如果修改后的题目的属性值小于所述题目标准库定义的属性阈值，则将所述题目标准库定义的属性阈值替换成所述修改后的题目的属性值；其中，所述属性值模型通过对大数据进行机器学习训练获得。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述导入预先存储的题目数据的步骤之前，还包括：

建立题目标准库，所述题目标准库定义了题目的题型规范、题干规范和题目内容规范。

3.一种自动修改题目错误的装置，其特征在于，所述装置包括：

题目数据导入模块，用于导入预先存储的题目数据；

检查模块，用于根据题目标准库定义的题型规范、题干规范和题目内容规范，对所述题目数据进行检查，获得所述题目数据中题目的错误点；所述题目标准库还分别定义了题目的各个属性的属性阈值，所述题目的属性包括知识点、题目难度、题目分值、题目来源、题目题型、题目类型、选项个数、题目索引号、题目思路启发、题目解析过程和题目答案；所述题目标准库中包括题干预设信息、题目内容预设信息、选项预设信息、选项内容预设信息和答案预设信息；

所述检查模块，具体用于：根据所述题型规范对题目数据的形式进行检查，题目数据的形式包括选择题、填空题、计算题、简答题和判断题；根据所述题干规范对题目数据的标题进行检查；根据所述题目内容规范对题目数据的内容进行检查；获取被检查出错误的题目ID信息，并在错误位置处添加错误标识；根据所述被检查出错误的题目ID信息和所述错误标识，确定所述题目数据中题目的错误点；

修改模块，用于根据所述题目标准库对题目的错误点进行修改；

所述修改模块，具体用于：根据所述题干预设信息、题目内容预设信息、选项预设信息、选项内容预设信息和答案预设信息，确定与题目的错误点对应的正确内容；将确定的正确内容替换题目的错误点；

验证模块，用于通过预置的属性值模型计算修改后的题目的属性值，如果所述修改后的题目的属性值不小于所述题目标准库定义的属性阈值，则确定对题目修改正确；如果修改后的题目的属性值小于所述题目标准库定义的属性阈值，则将所述题目标准库定义的属性阈值替换成所述修改后的题目的属性值；其中，所述属性值模型通过对大数据进行机器学习训练获得。

4.一种用于自动修改题目错误的设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1或2所述的自动修改题目错误的方法。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1或2所述的自动修改题目错误的方法。