[发明专利]知识点检测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种知识点检测方法，其特征在于，包括：

获取试题的题目，以及所述试题的M个正确答案和N个错误答案；

将各个正确答案分别与所述题目组合得到M个第一类文本，将各个错误答案分别与所述题目组合得到N个第二类文本；

根据各个句对的特征信息得到所述试题对应的知识点；其中，每个句对包括一个第一类文本以及一个第二类文本；每个句对的特征信息表征该句对中的第一类文本和第二类文本的差异。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个句对的特征信息得到所述试题对应的知识点，包括：

对每一个第一类文本中的各个词，以及每一个第二类文本中的各个词分别进行编码，得到各个第一类文本中的各个词的第一类编码，以及各个第二类文本中各个词的第一类编码；

利用预置的知识点检测模型至少处理所述各个句对中的第一类文本中的各个词的第一类编码，以及所述各个句对中的第二类文本中各个词的第一类编码，得到所述试题对应的知识点；所述知识点检测模型被配置为：至少对所述各个句对中的第一类文本中的各个词的第一类编码，以及所述各个句对中的第二类文本中各个词的第一类编码进行特征提取，对提取的特征信息进行处理，得到所述试题对应的知识点的内部状态表示。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少对所述各个句对中的第一类文本中的各个词的第一类编码，以及所述各个句对中的第二类文本中各个词的第一类编码进行特征提取，包括：

对应每一个句对，根据该句对中的第一类文本中的各个词的第一类编码获得该句对中的第一类文本中的各个词的第一隐层向量表达，根据该句对中的第二类文本中各个词的第一类编码获得该句对中的第二类文本中的各个词的第二隐层向量表达；

对应第一类文本中的每个词，根据该词的第一隐层向量表达，以及该句对的第二类文本中的各个词的第二隐层向量表达，计算该句对的第二类文本在该词的注意力下的加权表示；

基于该句对的第二类文本在该词的注意力下的加权表示得到该句对的特征信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据该词的第一隐层向量表达，以及该句对的第二类文本中的各个词的第二隐层向量表达，计算该句对的第二类文本在该词的注意力下的加权表示，包括：

根据该词的第一隐层向量表达和该句对的第二类文本中的各个词的第二隐层向量表达，计算该词在该句对的第二类文本中的各个词上的交互式注意力权重；

根据该词在该句对的第二类文本中的各个词上的交互式注意力权重，将该句对的第二类文本中的各个词的第二隐层向量表达进行加权处理，得到该句对的第二类文本在该词的注意力下的加权表示。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于该句对的第二类文本在该词的注意力下的加权表示得到该句对的特征信息，包括：

将该句对的第二类文本在该词的注意力下的加权表示和该词的第一隐层向量表达构成该词在该句对中的向量表示；

将该句对中的第一类文本的各个词在该句对中的向量表示构成的该句对中的第一类文本的向量表示，转换为目标维度的向量表示作为该句对的特征信息。