[发明专利]题目推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种题目推荐方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待考核单词和待考核知识点；将待考核单词和待考核知识点输入至目标模型，以得到待推荐题目；向用户推荐待推荐题目。通过本申请提供技术方案，使得得到的题目可以覆盖用户需要掌握的单词以及相关的知识点，帮助用户高效、全面地掌握单词和相关知识点，从而提高用户体验感。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术领域，尤其涉及一种题目推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断进步，在线学习也越来越受学生的欢迎。而通过做题来巩固学习成果是学习过程中重要的一个环节。

现有的出题方法是：服务器将海量的题目存入题库，当需要考核用户某个单词时，服务器可以在该题库中匹配和该单词有关的题目，并向用户推荐该题目。然而，由于题目形式具有较大的多样性，题目数量庞大，给每一道题目打上知识点标签会耗费大量教研人力，因此录入的题目大多不包含知识点，这将导致无法评估用户做的题目包含什么知识点，只能通过题海战术来覆盖所有知识点，增加了学生重复练习的时间和课业负担，从而降低了用户体验感。

发明内容

本申请提供一种题目推荐方法、装置、设备及存储介质，从而提高用户体验感。

第一方面，提供一种题目推荐方法，包括：获取待考核单词和待考核知识点；将待考核单词和待考核知识点输入至目标模型，以得到待推荐题目；向用户推荐待推荐题目。

在一些可实现方式中，将待考核单词和待考核知识点输入至目标模型，以得到待推荐题目之前，还包括：获取预训练语言模型和多个训练样本；通过多个训练样本训练预训练语言模型，以得到目标模型；其中，每个训练样本包括：题目、题目对应的答案和答案对应的知识点。

在一些可实现方式中，方法还包括：确定答案对应的知识点。

在一些可实现方式中，确定答案对应的知识点，包括：获取答案对应的POS标签或者POS标签组；根据答案对应的POS标签或者POS标签组与知识点的映射关系，确定答案对应的知识点。

在一些可实现方式中，获取答案对应的词性POS标签或者POS标签组，包括：将答案嵌入题目中；将带有答案的题目输入至词性标注模型中，以得到题目中各个单词的POS标签；从题目中各个单词的POS标签中获取答案对应的POS标签或者POS标签组。

在一些可实现方式中，获取预训练语言模型，包括：获取多个训练题目和自回归语言模型；通过多个训练题目训练自回归语言模型，以得到预训练语言模型。

第二方面，提供一种题目推荐装置，其特征在于，包括：第一获取模块、输入模块和推荐模块，其中，第一获取模块用于获取待考核单词和待考核知识点；输入模块用于将待考核单词和待考核知识点输入至目标模型，以得到待推荐题目；推荐模块用于向用户推荐待推荐题目。

在一些可实现方式中，装置还包括：第二获取模块和训练模块，第二获取模块用于获取预训练语言模型和多个训练样本；训练模块用于通过多个训练样本训练预训练语言模型，以得到目标模型；其中，每个训练样本包括：题目、题目对应的答案和答案对应的知识点。

在一些可实现方式中，装置还包括：确定模块，用于确定答案对应的知识点。

在一些可实现方式中，确定模块具体用于：获取答案对应的POS标签或者POS标签组；根据答案对应的POS标签或者POS标签组与知识点的映射关系，确定答案对应的知识点。

在一些可实现方式中，确定模块具体用于：将答案嵌入题目中；将带有答案的题目输入至词性标注模型中，以得到题目中各个单词的POS标签；从题目中各个单词的POS标签中获取答案对应的POS标签或者POS标签组。