[发明专利]基于图神经网络的深度知识追踪预训练方法在审
| 申请号： | 202110557176.7 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113282723A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 俞勇;张伟楠;刘云飞 | 申请（专利权）人： | 上海伯禹信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 上海市闵*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于图神经网络知识追踪预训练方法，提升已有的深度知识追踪方法的准确度，涉及智能教育方法探索领域。通过构建问题和知识点关系的二分图，并提取出问题和知识点的对应关系、问题相似性和知识点相似性，部署图神经网络来获取低维向量表征，同时考虑问题的多种特征，例如问题难度，使用乘法神经网络来学习多领域特征的交互，最终得到问题低维表征。该表征融合了丰富的问题和知识点关系，以及问题的难度等特征，可以作为已有的深度知识追踪方法的输入。本发明知识追踪预训练方法可以与任意的深度知识追踪方法结合使用，实践证明，本发明可以大大提高目前已有深度知识追踪方法的准确度，同时获得更加具有解释性的问题低维表征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 深度 知识 追踪 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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