[发明专利]一种基于机器学习算法的试卷试题拆分工具及其拆分提取方法

说明书

本发明公开了一种基于机器学习算法的试卷试题拆分工具及其拆分提取方法，所述拆分工具包括：登录验证系统：针对用户IP和密钥进行验证与授权登录进入系统的安全验证；中央处理器：针对试题的数据进行逻辑处理；试题库：存储试题的数据并分类存储，针对试题的编号、题干类型、分值类型进行存储；试题文本解析模块：用来读取试卷文件，解析试卷中的文字；试题拆分模块：分离出试题序号、试题分值、试题题干、试题选项、试题答案、试题解析等信息。本发明有效节省在试题搜集相关的人力投入，降低简单重复的劳动，使得试题资源的收集及拆分重组效率大大提高。

技术领域

本发明涉及运用学习算法技术的试题拆分应用技术领域，具体为一种基于机器学习算法的试卷试题拆分工具及其拆分提取方法。

背景技术

随着社会经济的快速发展，机器学习是人工智能的一个分支，其通过海量数据和强大的计算机算力学习得到数据背后的一般规律以实现人工智能；在线教育是一种基于网络的教育行为，其通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习，代表性的在线教育平台有网易云课堂、酷学习等，代表性的在线教育移动应用有作业帮、猿辅导、题拍拍等。

但是，现有的在线教育教学资源（如题库）的收集依旧需要依靠大量的人力进行简单重复劳动，效率低下且容易出错；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种基于机器学习算法的试卷试题拆分工具及其拆分提取方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机器学习算法的试卷试题拆分工具及其拆分提取方法，以解决上述背景技术中提出的现有的在线教育教学资源（如题库）的收集依旧需要依靠大量的人力进行简单重复劳动，效率低下且容易出错等问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器学习算法的试卷试题拆分工具，所述拆分工具包括：

登录验证系统：针对用户IP和密钥进行验证与授权登录进入系统的安全验证；

中央处理器：针对试题的数据进行逻辑处理；

试题库：存储试题的数据并分类存储，针对试题的编号、题干类型、分值类型进行存储；

试题文本解析模块：用来读取试卷文件，解析试卷中的文字；

试题拆分模块：分离出试题序号、试题分值、试题题干、试题选项、试题答案、试题解析等信息；

试题格式化生成模块：将试题文本解析模块分离出的试题信息进行重新对应组合，并按照预设规则格式化重新编排进入题库；

试题提取模块：将重新编排进入题库的重组后的试题提取至终端设备；

云端试题更新模块：针对云端中上传的试题信息定期更新上传至试题库中；

试题相似度对比模块：针对同批次同时提取的重组试题进行相互对比；

终端：终端接收程序，可以为微信小程序、移动APP或web端。

优选的，所述试题文本解析模块的试题实体识别算法采用word embedding，得到试题文本语义向量，采用机器学习算法解析语义向量获取试卷信息和试题信息。

优选的，试卷信息为试卷名称、试卷年份、试卷地区，所述试题信息为题干、分值、序号、解析、答案。

优选的，所述试卷文件格式可以为docx、doc、pdf、html等。

优选的，所述试题格式化生成模块可对该模块编辑输出试卷格式，模块可以按照格式对解析得到的文本重编排并按照业务要求进行输出。

优选的，所述试题相似度对比模块在进行同批次不同重组后的个体试题集之间进行相互对比，当相似度大于百分之五十时，重新进行单个试题集的试题格式化生成重组。

一种基于机器学习算法的试卷试题拆分提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：登录系统后，上传现有的试题集文件或录入试题，针对现有试题通过试题文本解析模块试题实体识别算法运算；