[發明專利]一種語文閱讀理解水平評估方法

在審

• 申請號: 202011370982.5
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112329456A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 王鑫
• 申請（專利權）人: 上海松鼠課堂人工智能科技有限公司
• 主分類號: G06F40/284
• 分類號: G06F40/284;G06F40/216;G06F40/30;G06Q10/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，包括：

獲取閱讀理解考題和目標對象的答題語句；

計算各答題語句與對應的閱讀理解考題的關聯度值；

根據所述答題語句與對應的閱讀理解考題的關聯度值，通過預設閱讀理解水平等級計算方法計算所述目標對象的閱讀理解水平等級。

2.如權利要求1所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，在計算所述目標對象的閱讀理解水平等級之后，還包括：

向所述目標用戶推薦與所述目標對象的閱讀理解水平等級相匹配的閱讀理解短文。

3.如權利要求2所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，所述計算各答題語句與對應閱讀理解考題的關聯度值，包括：

按照預定拆詞法對各閱讀理解考題和答題語句進行詞匯拆分；

獲取各閱讀理解考題和答題語句拆分出的各詞匯的語義近似值；

根據各閱讀理解考題和答題語句拆分出的各詞匯的語義近似值，計算各答題語句與對應的閱讀理解考題的關聯度值。

4.如權利要求3所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，所述根據各閱讀理解考題和答題語句拆分出的各詞匯的語義近似值，計算各答題語句與對應的閱讀理解考題的關聯度值，包括：

根據以下公式計算各答題語句與對應的閱讀理解考題的關聯度值：

其中，Rel_m為第m個答題語句與對應的第m個閱讀理解考題的關聯度值；i＝1,…,I，I為第m個閱讀理解考題拆分出的詞匯總數，j＝1,…,J，J為與第m個閱讀理解考題對應的第m個答題語句拆分出的詞匯總數；A_mi表示第m個閱讀理解考題中拆分出的第i個詞匯的語義近似值，B_mj表示與第m個閱讀理解考題對應的第m個答題語句拆分出的第j個詞匯的語義近似值；

表達式S(A,B)表示語義近似值A和B的關聯度值；

函數max()表示取括號內若干元素的最大值。

5.如權利要求1或2所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，所述預設閱讀理解水平等級計算方法為：

根據以下公式計算所述目標對象的閱讀理解水平等級：

其中，β為預設基礎考題評估系數；p＝1,…,P，P為所述閱讀理解考題中基礎考題的數量；q＝1,…,Q，Q＝N-P為所述閱讀理解考題中拓展考題的數量，N為所述閱讀理解考題的數量，∑_1≤p≤PRel_p為基礎考題的累計關聯度值，∑_1≤q≤QRel_q為拓展考題的累計關聯度值；S₀為預設閱讀短文的標準合格累計關聯度值，L為目標對象的閱讀理解水平等級。

6.如權利要求2所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，所述向所述目標用戶推薦與所述目標對象的閱讀理解水平等級相匹配的閱讀理解短文，包括：

根據預設匹配度算法計算數據庫中閱讀理解短文集與所述目標對象的閱讀理解水平等級的匹配度：

判斷所述匹配度是否等于預設匹配度閾值，若是，則向所述目標用戶推薦當前閱讀理解短文集中的閱讀理解短文。

7.如權利要求6所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，所述預設匹配度算法為：

根據公式計算閱讀理解短文集與所述目標對象的閱讀理解水平等級的匹配度；其中，R_x為當前計算的閱讀理解短文集中第x篇短文的預設標準水平等級。

8.如權利要求5所述的語文閱讀理解水平評估方法，其特征在于，所述β取值范圍為(0,1)。