[发明专利]基于多模态学习的试题知识点分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210574467.1 | 申请日： | 2022-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN115114434A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 谭曦;陈艳平;陈利;李洋洋 | 申请（专利权）人： | 贵州青朵科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 陈晶 |
| 地址： | 550000 贵州*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态学习的试题知识点分类方法及系统，属于自然语言处理技术和图像处理技术领域，其中，该方法包括：使用预训练模型对预设试题文本信息进行向量映射，得到词向量；基于词向量利用卷积神经网络从预设试题文本信息中获取试题文本特征表示；基于词向量利用深层卷积神经网络提取预设试题文本信息中的试题图片特征；采用协同注意力机制分别获取试题文本引导的试题图片特征和试题图片引导的试题文本特征；通过门控机制对上一步得的更新后的试题文本特征和图片特征进行融合表示，并输入全连接、Softmax层中预测试题知识点分类结果。该方法有效缓解了小样本试题知识点分类中的特征稀疏问题，从而提高试题知识点的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 学习 试题 知识点 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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