[發明專利]一種題目分類及推送的方法及系統

有效

• 申請號: 201611009278.0
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106599054B
• 公開（公告）日: 2019-12-24
• 發明（設計）人: 劉德建;章亮;詹博悍;陳霖;吳擁民;陳宏展
• 申請（專利權）人: 福建天泉教育科技有限公司
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/2458;G06F16/242
• 代理公司: 35214 福州市博深專利事務所(普通合伙)
• 代理人: 林志崢

1.一種題目分類及推送的方法，其特征在于，包括：

S1、根據預設知識點分類模型分類第一題目，得到第一分類集合和第一關聯度集合；所述第一關聯度集合中的元素為所述第一題目與所述第一分類集合中各分類的關聯度；

所述第一分類集合為預設知識點的集合；

S2、計算所述第一題目與所述第一分類集合中各分類包含的題目的相似度，得到與所述第一分類集合中各分類對應的相似度集合；

S3、根據所述相似度集合和所述第一關聯度集合，得到第二關聯度集合；

S4、根據所述第二關聯度集合，得到近似題集合；

S5、推送所述近似題集合；

所述S1具體為：

根據預設的轉義字符轉換所述第一題目中的符號，得到第二題目；

提取所述第二題目的特征，得到特征向量；所述特征向量包括詞頻向量和語義向量；

根據所述預設知識點分類模型，得到與所述特征向量相應的第一分類集合和第一關聯度集合；

提取所述第二題目的特征，得到特征向量；所述特征向量包括詞頻向量和語義向量，具體為：

解析所述第二題目，得到中文字符棧和非中文字符棧；

使用切詞算法對所述中文字符棧中的字符進行切詞處理，并使用預設的正則表達式匹配所述非中文字符棧中存儲的公式，得到第三題目；

從所述第三題目中刪除停止詞，得到第四題目；

根據所述第四題目構建詞頻向量；所述詞頻向量中元素的個數為所述第四題目中不同詞的數量，所述詞頻向量中元素的值為與所述元素相應的詞在所述第四題目中出現的次數；

根據預設的維度建立語義特征抽取模型；

根據所述語義特征抽取模型構建與所述第四題目相應的語義向量；

根據所述預設知識點分類模型，得到與所述特征向量相應的第一分類集合和第一關聯度集合，具體為：

部署基于詞頻的知識點分類模型于預設分類集群中的節點；

部署基于語義的知識點分類模型于預設分類集群中的節點；

發送所述第一題目至所述預設分類集群中的各節點，得到所述第一分類集合和所述第一關聯度集合；

所述根據所述相似度集合和所述第一關聯度集合，得到第二關聯度集合包括：

獲取所述第一分類集合中第一關聯度較大的四個元素，將題庫中所有屬于所述四個元素涉及的知識點的題目的TF-IDF向量提取出來；

分別利用余弦距離公式將所提取出來的題目與第一題目的特征向量計算余弦距離；

將得到的所有題目與第一題目的余弦距離進行排序得到第二關聯度集合；

所述根據所述第二關聯度集合，得到近似題集合具體為：

根據所述第二關聯度集合排序所述第一分類集合中的分類，得到第一分類隊列；

從所述第一分類隊列中獲取預設分類數的分類，得到第二分類集合；

獲取所述第二分類集合中與所述第一題目的相似度大于預設相似度閾值的題目，得到近似題集合；

獲取所述近似題集合中各題目對應的分類，得到第三分類集合；

根據所述第三分類集合更新所述預設知識點分類模型。

2.根據權利要求1所述的題目分類及推送的方法，其特征在于，所述S1具體為：

部署不同的預設知識點分類模型于預設分類集群中的各節點；

發送所述第一題目至所述預設分類集群中的各節點，得到所述第一分類集合和所述第一關聯度集合。