[發明專利]一種作文離題檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202010573536.8
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN113901202A
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發明（設計）人: 王永杰
• 申請（專利權）人: 上海流利說信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06N3/04
• 代理公司: 北京信遠達知識產權代理有限公司 11304
• 代理人: 趙興華

本申請提供了一種作文離題檢測方法及系統，該方法由神經網絡模型從主題句編碼中提取問題關鍵特征，并從作文編碼中提取回答關鍵特征，將問題關鍵特征及回答關鍵特征輸入到注意力機制層，保證輸入到注意力機制層的特征為關鍵特征，減少其它無用特征對注意力機制層進行數據處理時所造成的干擾，提高注意力機制層進行數據處理的準確性。在此基礎上，注意力機制層確定作文所關注的主題句的特征，及主題句所關注的作文的特征，從兩個方向完成特征的選取，保證選取的特征的全面性，使神經網絡模型能基于更加全面的特征進行分類，提高分類結果的準確性，以此提高檢測的準確性。

技術領域

本申請涉及離題檢測技術領域，特別涉及一種作文離題檢測方法及系統。

背景技術

隨著人工智能技術的發展，越來越多的工作可以被機器取代，如，可以由機器進行作文離題檢測。

雖然，由機器進行作文離題檢測能提高工作效率，但是，檢測的準確性仍有待提高。

發明內容

為解決上述技術問題，本申請實施例提供一種作文離題檢測方法及系統，以達到提高答案文字識別的準確性的目的，技術方案如下：

一種作文離題檢測方法，包括：

獲取主題句及與所述主題句對應的作文；

編碼層獲取所述主題句及所述作文，對所述主題句進行編碼，得到主題句編碼，并對所述作文進行編碼，得到作文編碼；

預先訓練的神經網絡模型獲取所述主題句編碼和所述作文編碼，從所述主題句編碼中提取問題關鍵特征，并從所述作文編碼中提取回答關鍵特征；

注意力機制層獲取所述問題關鍵特征及所述回答關鍵特征，并基于所述問題關鍵特征及所述回答關鍵特征，確定所述作文所關注的所述主題句的特征，及所述主題句所關注的所述作文的特征；

所述神經網絡模型基于所述作文所關注的所述主題句的特征，及所述主題句所關注的所述作文的特征，得到分類結果，所述分類結果為所述作文離題或所述作文不離題。

所述神經網絡模型包括卷積層和池化層；

所述問題關鍵特征包括：包括：

所述卷積層從所述主題句編碼中提取的卷積二維問題特征，及所述池化層基于所述卷積二維特征，得到的池化一維問題特征；

所述回答關鍵特征，包括：

所述卷積層從所述作文編碼中提取的卷積二維回答特征，及所述池化層基于所述卷積二維回答特征，得到的池化一維回答特征；

所述注意力機制層獲取所述問題關鍵特征及所述回答關鍵特征，并基于所述問題關鍵特征及所述回答關鍵特征，確定所述作文所關注的所述主題句的特征，及所述主題句所關注的所述作文的特征，包括：

注意力機制層獲取所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，并基于所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，確定所述作文所關注的所述主題句的特征；

注意力機制層獲取所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，并基于所述卷積二維回答特征及所述池化一維問題特征，確定所述主題句所關注的所述作文的特征。

所述注意力機制層獲取所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，并基于所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，確定所述作文所關注的所述主題句的特征，包括：

注意力機制層獲取所述主題句編碼、所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，并基于所述主題句編碼、所述卷積二維問題特征及所述池化一維回答特征，確定所述作文所關注的所述主題句的特征；