[發明專利]幾何輔助線的自動生成方法

有效

• 申請號: 201910876594.5
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110675705B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 張東祥;溫利龍;陳李江
• 申請（專利權）人: 海南阿凡題科技有限公司
• 主分類號: G09B23/04
• 分類號: G09B23/04;G06F40/279;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

本發明屬于幾何題目自動求解技術領域，具體涉及了一種幾何輔助線的自動生成方法，旨在解決現有技術自動生成幾何輔助線不能廣泛應用于多種幾何問題且模型設計與預測過程復雜、需要大量人工干預、效率低的問題。本發明方法包括：獲取幾何題目文本及對應的幾何圖形；通過輔助線類型預測模型獲取所需幾何輔助線類型；通過輔助線參數預測模型獲取所需幾何輔助線對應參數；在幾何圖形中生成輔助線并輸出。本發明設計的預測模型，其設計與預測過程簡單，并對其訓練數據集進行規范化整理，有效提取幾何題目深層次信息，減少輔導老師的人工干預，降低人工成本，提高了幾何輔助線生成的效率及準確率。

技術領域

本發明屬于幾何題目自動求解技術領域，具體涉及了一種幾何輔助線的自動生成方法。

背景技術

幾何問題的求解是初等數學自動解答任務中的重要組成部分，而初等數學自動解答的一個基本思路是將復雜的問題轉化為一系列簡單的問題。在幾何問題中，添加適當的輔助線就是實現這種轉化的一種重要手段。

傳統添加輔助線的方法，是事先通過人的先驗知識將幾何問題中的定理、定義建立為多個輔助線模型，此模型不具備自學習能力，根據添加輔助線題目的復雜性和多變性，需要添加的輔助線、輔助點必須是靈活多變的，很難使用一種或者幾種已經總結好的輔助線模型覆蓋大量的輔助線題目。這就是說，很難通過總結固定模型包含所有的添加情況，當題目中需要的輔助線不在原有的輔助線模型中，則無法預測得到正確的結果，使得模型的輔助線添加能力非常有限且擴展性很差。

隨著機器學習、自動推理的不斷發展，一些輔助線添加方法已經具備一定的自學習能力，可以通過不斷學習來補充輔助線的類型，使得系統可以通過大量的題目學習，獲得各種類型的輔助線，但是在輔助線的選擇上，缺乏智能性和目標性，一般為順序或者隨機選擇輔助線，使得輔助線在很多情況下無法與題目的實際情況相聯系，快速選擇最可能的輔助線，極端情況下需要窮盡所有可能的輔助線，解題效率低。

總的來說，現有添加幾何輔助線的方法使用預定義的模型來識別題目中的變量及其關系，對于每種問題需要重新定義，不能廣泛應用于各種幾何問題，而且模型的設計與預測過程復雜，需要大量人工干預、效率低。

發明內容

為了解決現有技術中的上述問題，即現有技術自動生成幾何輔助線不能廣泛應用于多種幾何問題且模型設計與預測過程復雜、需要大量人工干預、效率低的問題，本發明提供了一種幾何輔助線的自動生成方法，該方法包括：

步驟S10，獲取幾何題目文本作為待求解幾何題，獲取其對應的幾何圖形作為待生成輔助線幾何圖形；

步驟S20，基于所述待求解幾何題，通過訓練好的輔助線類型預測模型獲取所需幾何輔助線類型；所述輔助線類型預測模型為基于分類回歸模型構建，并針對樣本數據集中的template域進行訓練獲得；

步驟S30，基于所述待求解幾何題、幾何輔助線類型，通過訓練好的輔助線參數預測模型獲取所述幾何輔助線的參數對；所述輔助線參數預測模型為基于雙向長短時記憶網絡與循環神經網絡構建的序列-序列模型；

步驟S40，基于所述幾何輔助線類型、輔助線所需參數對，在所述待生成輔助線幾何圖形中生成設定顏色、設定線型的幾何輔助線。

在一些優選的實施例中，所述樣本數據集，其獲取方法為：

步驟Y10，獲取設定數量幾何題目文本及其對應的幾何圖形作為待處理數據集；

步驟Y20，依據預設關鍵詞對所述待處理數據集中每一個數據的幾何題目文本進行過濾，去除所述幾何題目文本中與預設關鍵詞不相關以及重復部分，獲取關鍵詞文本集；

步驟Y30，通過文本分詞法分別對所述關鍵詞文本集中每一個關鍵詞文本進行分詞處理，獲取輔助線類型及參數；

步驟Y40，按照預設樣本格式分別將所述待處理數據、對應關鍵詞文本、對應的輔助線類型及參數整理為樣本數據，獲得樣本數據集。