[發(fā)明專利]知識點(diǎn)預(yù)測方法及裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711048333.1
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107967254B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張丹;蘇喻;李佳;高明勇;劉青文;王瑞;胡國平
• 申請（專利權(quán)）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/289;G06F40/205;G06Q10/04;G06Q50/20
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 王立民

本公開提供一種知識點(diǎn)預(yù)測方法及裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備。該方法利用預(yù)先構(gòu)建的知識點(diǎn)預(yù)測模型確定待預(yù)測試題q_t含有的知識點(diǎn)，包括：提取待預(yù)測試題q_t的深層語義信息QD_qt、以及知識點(diǎn)集合中每個(gè)知識點(diǎn)k_j的教研經(jīng)驗(yàn)的深層語義信息JD_kj，所述知識點(diǎn)的教研經(jīng)驗(yàn)為該知識點(diǎn)在試題中的描述，1≤j≤m，m為所述知識點(diǎn)集合包括的知識點(diǎn)的數(shù)目；通過注意力機(jī)制獲得QD_qt與JD_kj之間的相似度W_qtkj，并基于JD_kj與W_qtkj得到教研經(jīng)驗(yàn)對所述待預(yù)測試題q_t的重要程度C_qt；利用所述QD_qt與所述C_qt預(yù)測所述待預(yù)測試題q_t含有的知識點(diǎn)。如此方案，有助于提高知識點(diǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種知識點(diǎn)預(yù)測方法及裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，個(gè)性化學(xué)習(xí)模式得以廣泛應(yīng)用，它能夠?yàn)閷W(xué)生提供個(gè)性化診斷報(bào)告和個(gè)性化資源推薦，幫助學(xué)生了解自己，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能為學(xué)生規(guī)劃個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源，使學(xué)習(xí)變得簡單高效。

在個(gè)性化學(xué)習(xí)模式中，無論是個(gè)性化診斷報(bào)告的生成，還是個(gè)性化資源推薦，行之有效的方法是從知識點(diǎn)的維度構(gòu)建結(jié)構(gòu)化題庫，進(jìn)而結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史生成個(gè)性化診斷報(bào)告和推薦資源。

試題的知識點(diǎn)可以描述一道試題涉及的知識，例如，數(shù)學(xué)學(xué)科的知識點(diǎn)可以有：函數(shù)的基本概念、函數(shù)定義域與值域，等等。根據(jù)學(xué)生的做題歷史，可以分析出學(xué)生對各個(gè)知識點(diǎn)的掌握程度，進(jìn)而準(zhǔn)確定位學(xué)生需要學(xué)習(xí)提高的地方，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)。如何準(zhǔn)確的對試題進(jìn)行知識點(diǎn)標(biāo)注，成為題庫構(gòu)建和個(gè)性化學(xué)習(xí)首要解決的問題。

目前，常用的知識點(diǎn)標(biāo)注方法主要有兩種：

一種是人工標(biāo)注方法。即，由教研人員或一線教師，為每一道試題標(biāo)注合適的知識點(diǎn)。該方法對標(biāo)注人員的要求較高，耗時(shí)耗力，且隨著新試題的加入需要持續(xù)投入人力進(jìn)行標(biāo)注，可實(shí)施性較差；此外，人工標(biāo)注的主觀性較強(qiáng)，針對同一試題，很容易出現(xiàn)不同標(biāo)注人員的標(biāo)注結(jié)果不一致的情況。

一種是機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通常，一道試題對應(yīng)一個(gè)或多個(gè)知識點(diǎn)，一個(gè)知識點(diǎn)可以視為一個(gè)標(biāo)簽類別，故可以通過模型來預(yù)測試題對應(yīng)的標(biāo)簽類別，即，將知識點(diǎn)預(yù)測轉(zhuǎn)換為多標(biāo)簽分類問題解決。目前常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、普通的深度學(xué)習(xí)方法，均存在預(yù)測準(zhǔn)確率低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的主要目的是提供一種知識點(diǎn)預(yù)測方法及裝置、存儲介質(zhì)、電子設(shè)備，有助于提高知識點(diǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本公開提供一種知識點(diǎn)預(yù)測方法，利用預(yù)先構(gòu)建的知識點(diǎn)預(yù)測模型確定待預(yù)測試題q_t含有的知識點(diǎn)，所述方法包括：

所述知識點(diǎn)預(yù)測模型提取所述待預(yù)測試題q_t的深層語義信息QD_qt、以及知識點(diǎn)集合中每個(gè)知識點(diǎn)k_j的教研經(jīng)驗(yàn)的深層語義信息JD_kj，所述知識點(diǎn)的教研經(jīng)驗(yàn)為該知識點(diǎn)在試題中的描述，1≤j≤m，m為所述知識點(diǎn)集合包括的知識點(diǎn)的數(shù)目；

通過注意力機(jī)制獲得所述QD_qt與所述JD_kj之間的相似度W_qtkj，并基于所述JD_kj與所述W_qtkj計(jì)算教研經(jīng)驗(yàn)對所述待預(yù)測試題q_t的重要程度C_qt；

利用所述QD_qt與所述C_qt預(yù)測所述待預(yù)測試題q_t含有的知識點(diǎn)。