[發明專利]數學主觀題解答步驟的規約方法及系統

有效

• 申請號: 201711437048.9
• 申請日: 2017-12-26
• 公開（公告）號: CN107992482B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 沙晶;盛志超
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/30;G06Q50/20
• 代理公司: 北京維澳專利代理有限公司 11252
• 代理人: 周放;胡湘根

本發明公開了一種數學主觀題解答步驟的規約方法及系統，該方法包括：接收待閱答題信息，并對所述待閱答題信息進行分詞處理；根據分詞處理結果對所述待閱答題信息進行答題步驟分離，得到答題步驟；將答題步驟的數學表達形式轉化為規約表示形式。本發明可以將數學主觀題解答步驟轉化為規約表示形式，便于對答題步驟進行結構分析及對解答結果進行評閱。

技術領域

本發明涉及自然語言處理、深度學習領域，具體涉及一種數學主觀題解答步驟的規約方法及系統。

背景技術

在傳統教學過程中，老師作為考試和作業評閱的主體，長期承擔著大量的工作量。評閱工作中包含了大量的重復信息，特別在數學解答題的評閱場景下，學生的作答結果往往對應固定的知識點，重復性更加明顯。與此同時，隨著互聯網技術和產品逐漸向教育領域滲透，在線教育的受眾規模不斷擴大，又進一步增加了考試和作業評閱的數量。另一方面，在處理大規模評閱工作時，老師容易受到疲勞、個人偏好等主觀因素的干擾，從而影響評閱，尤其是評分的準確性和客觀性。因此利用計算機完成或輔助完成評閱，以減少人工評閱的工作量，提升評閱，尤其是評分的準確性和客觀性，對教學過程意義重大。

針對數學題答案的自動評閱，現有的方法主要為：基于與標準答案進行匹配獲得評分結果的方法，這類方案主要適用于客觀題和非開放的主觀題的評閱。現有的自動評閱方法主要是針對表達形式受限的題型，如計算題、填空題，而對于開放性的題型，如證明題、解答題，效果難以保證。這是由于數學答案的表示形式與傳統的文字文本的表現形式存在明顯區別，例如△ABC、三角形ABC，現有的語義理解方法不適用于數學答案，導致數學答案自動評閱效果不能滿足實際需求。

發明內容

本發明提供一種數學主觀題解答步驟的規約方法及系統，以解決由于數學答案的表示形式與傳統的文字文本的表現形式存在明顯區別，導致數學答案自動評閱效果不能滿足實際需求的問題。

為此，本發明提供如下技術方案：

一種數學主觀題解答步驟的規約方法，包括：

接收待閱答題信息，并對所述待閱答題信息進行分詞處理；

根據分詞處理結果對所述待閱答題信息進行答題步驟分離，得到答題步驟；

將答題步驟的數學表達形式轉化為規約表示形式。

優選地，所述將答題步驟的數學表達形式轉化為規約表示形式包括：

預先設定規約表示形式；

將答題步驟的數學表達形式翻譯為規約表示形式。

優選地，所述規約表示形式為可嵌套的基于多元組的表示形式，其中，多元組包括：謂語、以及數個論元關系：論元。

優選地，所述將答題步驟的數學表達形式翻譯為規約表示形式包括：

采用預先訓練的規約模型將數學表達形式翻譯為規約表示形式，所述規約模型采用端到端的神經網絡，其中，神經網絡的輸入為答題步驟，輸出為規約表示。

優選地，所述根據分詞處理結果對所述待閱答題信息進行答題步驟分離，得到答題步驟，包括：

基于分詞處理結果和預先構建的分步模型對所述待閱答題信息進行答題步驟分離，得到答題步驟。

優選地，所述分步模型為神經網絡，包括：向量化模塊、多層序列獲取模塊和分類模塊，其中，向量化模塊的輸入為分詞處理得到的詞，向量化模塊的輸出為詞向量序列，多層序列獲取模塊的輸入為詞向量序列，多層序列獲取模塊的輸出為序列向量，分類模塊的輸入為序列向量，分類模塊的輸出為分詞點作為分離步驟點的判斷結果。

優選地，在對所述待閱答題信息進行分詞處理之前，所述方法還包括：

對所述待閱答題信息進行數學實體識別；