[发明专利]试题分类模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品

说明书

本申请提供了一种试题分类模型的训练方法、装置、设备、介质及产品，模型包括：第一分类层、第二分类层及映射层，方法包括：获取具有相同试题文本的、携带第一标签的第一试题样本及携带第二标签的第二试题样本；通过第一分类层，基于第一试题样本进行分类预测，得到试题文本归属的第一预测节点，并通过第二分类层，基于第二试题样本进行分类预测，得到试题文本归属的第二预测节点；通过映射层，基于教材体系中节点间的关联关系，对第二预测节点进行映射，得到与第二预测节点对应的映射节点；结合第一标签、第二标签、第一预测节点、第二预测节点及映射节点，更新试题分类模型的模型参数。如此，能够提高试题分类模型的训练效率及分类准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术，尤其涉及一种试题分类模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

教学中各科目的教材体系，往往包括章(单元)、节(课)、知识点等在教材体系中处于不同层级的节点，相关技术中，判断试题所对应的节点，如判断试题所归属的知识点，可以通过训练相应的分类模型来实现，然而相关技术中的模型训练方式往往通过构建携带相应节点标签的训练样本，基于构建的训练样本进行相应分类模型的训练，然而若要训练得到的分类模型达到一定准确度，采用该训练方式需要构建大量的训练样本，使得模型的训练效率低。

发明内容

本申请实施例提供一种试题分类模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够提高试题分类模型的训练效率以及分类准确性。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种试题分类模型的训练方法，所述试题分类模型包括：第一分类层、第二分类层及映射层，包括：

获取具有相同试题文本的第一试题样本及第二试题样本，所述第一试题样本携带第一标签，所述第二试题样本携带第二标签；

其中，所述第一标签用于指示，在包括多个内容节点的教材体系中，所述试题文本归属的第一节点，所述第二标签用于指示所述试题文本归属的第二节点，所述第一节点与所述第二节点在所述教材体系中处于不同节点层级；

通过所述第一分类层，基于所述第一试题样本进行分类预测，得到所述试题文本归属的第一预测节点，并通过所述第二分类层，基于所述第二试题样本进行分类预测，得到所述试题文本归属的第二预测节点；

通过所述映射层，基于所述教材体系中节点间的关联关系，对所述第二预测节点进行映射，得到与所述第二预测节点对应的映射节点，所述映射节点与所述第一预测节点处于相同节点层级；

结合所述第一标签、所述第二标签、所述第一预测节点、所述第二预测节点及所述映射节点，更新所述试题分类模型的模型参数。

本申请实施例提供一种试题分类模型的训练装置，所述试题分类模型包括：第一分类层、第二分类层及映射层，包括：

获取模块，用于获取具有相同试题文本的第一试题样本及第二试题样本，所述第一试题样本携带第一标签，所述第二试题样本携带第二标签；其中，所述第一标签用于指示，在包括多个内容节点的教材体系中，所述试题文本归属的第一节点，所述第二标签用于指示所述试题文本归属的第二节点，所述第一节点与所述第二节点在所述教材体系中处于不同节点层级；

分类模块，用于通过所述第一分类层，基于所述第一试题样本进行分类预测，得到所述试题文本归属的第一预测节点，并通过所述第二分类层，基于所述第二试题样本进行分类预测，得到所述试题文本归属的第二预测节点；

映射模块，用于基于所述教材体系中节点间的关联关系，对所述第二预测节点进行映射，得到与所述第二预测节点对应的映射节点，所述映射节点与所述第一预测节点处于相同节点层级；