[发明专利]一种基于神经网络的题目知识点自动提取方法

摘要

本发明提供了一种基于神经网络的题目知识点自动提取方法，包括：获取课程大纲信息，根据课程大纲信息组成知识点集合，获取与课程大纲信息对应的题目文本；在题目文本上手工标注与知识点集合相匹配的一个或多个题目，将已标注的题目存储至数据库，其中，知识点总数为a，已标注的题目总数为b；对a个知识点分别建立包含1个隐含层的神经网络，判断输入的向量描述的题目是否属于当前神经网络对应的知识点；若是，根据神经网络进行训练，对未标注的题目进行标注，提取对应的知识点。可用于电子化习题的自动知识点标注，并利用神经网络的方式，对所分析的题目文字描述结构与知识点对应关系进行训练，提升知识点标注的准确度，提高了工作效率，减少了工作量。

主权项

1.一种基于神经网络的题目知识点自动提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取课程大纲信息，根据课程大纲信息确定知识点，组成知识点集合，并获取与课程大纲信息对应的题目文本；在所述题目文本上手工标注与所述知识点集合中每个知识点相匹配的一个或多个题目，并将标注的题目存储至数据库，其中，所述知识点集合的知识点总数为a，手工标注题目数为b；对a个知识点分别建立包含1个隐含层的神经网络，其输入为(a+b)维向量，输出为0/1标记，隐含层节点数为log2(a+b)，判断输入向量描述的题目是否属于当前神经网络对应的知识点；若是，则根据神经网络进行训练，对未标注题目进行标注，提取对应的知识点。