[发明专利]基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统

说明书

本申请提供一种基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统，由于几何解题器和代数解题器中的解题模型都是利用神经网络训练得到的，因此可以根据用户输入的搜索问题从几何解题器和代数解题器中选择一个作为目标解题器，将该搜索问题输入至该目标解题器的解题模型中进行解题处理，得到解题结果输出给用户查看。这种方式无需存储题库，并且可以针对各种几何和代数问题进行智能求解，求解速率和准确度得到有效提高。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统。

背景技术

随着互联网web 2.0、云计算的技术的发展、题库的不断完善和智能手机移动端的快速发展和普及，一些搜题平台软件兴起。这些搜题平台有的是上传题目文件，有的是输入题目，有的是拍照搜题。这些软件与教育平台相联系，配合mooc的形式，可以视为线下教育在互联网上的简单扩展。

目前大多数的教育平台与软件都是将题目与本平台数据库内的题库进行匹配，如果找到原题，就将题目和解析输出；如果没有原题就将相似的题目和解析输出。因此大部分同学在使用这些平台时可能都遇到过这种情况，当在搜一道题的时候，平台会给输出一个完全无关的题目和解析，这会为带来相当的不便。这是因为当前大多数的教育平台都是在自己的题库内进行题目比对，而不是对题目分析生成答案，这就导致了题库中没有的题目无论搜索多少次都不会得到需要的答案。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统用以解决或部分解决上述技术问题。

基于上述目的，本申请第一方面提供了一种基于深度学习的数学解题器的处理方法，所述数学解题器包括几何解题器和代数解题器；

所述处理方法包括：

接收搜索题目类型，根据所述题目类型从所述数学解题器的几何解题器和代数解题器中确定目标解题器；

接收搜索问题，对所述搜索问题进行预处理得到题目信息，将所述题目信息输入至所述目标解题器中，通过所述目标解题器中的解题模型对所述题目信息进行解题处理，得到解题结果，其中，所述解题模型是神经网络经过解题样本进行训练获得的；

将所述解题结果进行输出。

基于同一个发明构思，本申请的第二方面提出一种解题处理系统，包括：

用户层，被配置为接收搜索题目类型，以及展示解题结果；

功能逻辑层，被配置为根据所述题目类型从所述数学解题器的几何解题器和代数解题器中确定目标解题器，并接收搜索问题，以及将解题结果反馈至用户层；

功能执行层，包括几何解题器和代数解题器，被配置为对所述搜索问题进行预处理得到题目信息，将所述题目信息输入至所述目标解题器中，通过所述目标解题器中的解题模型对所述题目信息进行解题处理，得到解题结果，将解题结果反馈至所述功能执行层；其中，所述解题模型是神经网络经过解题样本进行训练获得的；

存储计算层，被配置为存储几何解题器和代数解题器所需的数据集，以供几何解题器和代数解题器在进行解题处理时，从所述数据集中调取相应的数据进行解题处理。

从上面所述可以看出，本申请提供的基于深度学习的数学解题器的处理方法及系统，由于几何解题器和代数解题器中的解题模型都是利用神经网络训练得到的，因此可以根据用户输入的搜索问题从几何解题器和代数解题器中选择一个作为目标解题器，将该搜索问题输入至该目标解题器的解题模型中进行解题处理，得到解题结果输出给用户查看。这种方式无需存储题库，并且可以针对各种几何和代数问题进行智能求解，求解速率和准确度得到有效提高。

附图说明