[发明专利]基于信息抽取和知识图谱的试题推荐方法有效
申请号: | 202110083233.2 | 申请日: | 2021-01-21 |
公开(公告)号: | CN113221547B | 公开(公告)日: | 2022-05-03 |
发明(设计)人: | 张毅;王爽胜;何彬;叶培明;李克强 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | G06F40/279 | 分类号: | G06F40/279;G06F40/216;G06F16/335;G06F16/36;G06N3/08 |
代理公司: | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人: | 陈栋梁 |
地址: | 400065 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明请求保护一种基于信息抽取和知识图谱的试题推荐方法,包括步骤:通过神经网络模型对试题进行实体识别和实体关系抽取,得到试题所考查的三元组知识点,形成试题知识图谱;根据已构建的试题知识图谱,构建基于三元组知识点关联的试题网络;根据错题以及试题网络进行试题推荐。本发明通过神经网络模型对试题进行知识点自动化提取,能有效节省人工,同时避免人工的主观性偏差,另外本发明抽取到的三元组知识点较章节大知识点,以及关键词知识点更加精细,同时考虑试题背后考查知识点之间的组合关系,构建试题网络,将试题间基于知识点的关联程度数字化、精细化,并根据错题和试题间精细化的关联信息,进行试题推荐,使得试题推荐结果更加准确。 | ||
搜索关键词: | 基于 信息 抽取 知识 图谱 试题 推荐 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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