[發(fā)明專利]一種試題作答得分率的預測方法及相關(guān)裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011626419.X | 申請日： | 2020-12-31 |
| 公開（公告）號： | CN112785039A | 公開（公告）日： | 2021-05-11 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李旭浩;沙晶;付瑞吉;王士進;魏思;胡國平 | 申請（專利權(quán)）人： | 科大訊飛股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/20;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市威世博知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 44280 | 代理人： | 李申 |
| 地址： | 230088 安徽省*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 試題 作答 得分 預測 方法 相關(guān) 裝置 | ||
1.一種試題作答得分率的預測方法，其特征在于，所述試題作答得分率的預測方法包括：
獲取到試題序列、作答序列以及所述試題序列對應的時間序列；其中，所述試題序列包括已作答試題序列和待預測試題，所述作答序列包括所述已作答試題序列及其對應的作答得分率序列，所述試題序列的多個試題的題目類型為至少一種；
計算得到所述試題序列對應的試題序列特征表示、所述作答序列對應的作答記錄序列特征表示以及所述時間序列對應的時間序列特征表示；
對所述試題序列特征表示、所述作答記錄序列特征表示以及所述時間序列特征表示進行融合，以得到當前試題表示；
基于所述當前試題表示對所述待預測試題的作答得分率進行預測，得到所述待預測試題的預測得分率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的試題作答得分率的預測方法，其特征在于，所述獲取到試題序列、作答序列以及所述試題序列對應的時間序列的步驟之后，所述計算得到所述試題序列對應的試題序列特征表示、所述作答序列對應的作答記錄序列特征表示以及所述時間序列對應的時間序列特征表示的步驟之前，還包括：
獲取所述作答得分率序列的作答得分率表示，以及所述已作答試題序列的試題難度表示、知識點偏差表示及知識點組合表示；
所述計算得到所述試題序列對應的試題序列特征表示、所述作答序列對應的作答記錄序列特征表示以及所述時間序列對應的時間序列特征表示的步驟，包括：
通過所述作答得分率表示、所述試題難度表示、所述知識點偏差表示、所述知識點組合表示計算得到所述作答記錄序列特征表示；
計算得到所述試題序列對應的所述試題序列特征表示以及所述時間序列對應的所述時間序列特征表示。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的試題作答得分率的預測方法，其特征在于，所述通過所述作答得分率表示、所述試題難度表示、所述知識點偏差表示、所述知識點組合表示計算得到所述作答記錄序列特征表示的步驟，包括：
將所述試題難度表示和所述作答得分率表示相加；
將所述試題難度表示和所述作答得分率表示相加的和與所述知識點偏差表示相乘，并將相乘得到的積與所述知識點組合表示相加，得到所述作答記錄序列特征表示。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的試題作答得分率的預測方法，其特征在于，所述獲取所述作答得分率序列的作答得分率表示，以及所述已作答試題序列的試題難度表示、知識點偏差表示及知識點組合表示的步驟包括：
獲取題庫數(shù)據(jù)；其中，所述題庫數(shù)據(jù)包括所述作答序列；
對所述作答序列中的所述已作答試題序列進行分詞處理及向量表示轉(zhuǎn)換，得到所述知識點組合表示；
對分詞后的所述已作答試題序列進行難度特征提取，得到所述試題難度表示；
對所述作答得分率序列進行向量表示轉(zhuǎn)換，得到所述作答得分率表示；
獲取所述已作答試題序列中每一試題的知識點表示，對得到的每一所述知識點表示求取方差，得到所述知識點偏差表示。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的試題作答得分率的預測方法，所述題庫數(shù)據(jù)還包括難度標注數(shù)據(jù)，所述對分詞后的所述已作答試題序列進行難度特征提取，得到所述試題難度表示的步驟包括：
基于所述難度標注數(shù)據(jù)對分詞后的所述已作答試題序列的難度特征進行提取，以得到所述試題難度表示。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的試題作答得分率的預測方法，所述對分詞后的所述已作答試題序列進行難度特征提取，得到所述試題難度表示的步驟包括：
通過難度預測網(wǎng)絡(luò)模型對分詞后的所述已作答試題序列進行難度預測，得到所述試題難度表示。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的試題作答得分率的預測方法，所述通過難度預測網(wǎng)絡(luò)模型對分詞后的所述已作答試題序列進行難度預測，得到所述試題難度表示的步驟包括：
通過所述難度預測網(wǎng)絡(luò)模型獲取分詞后的所述已作答試題序列中每一試題組合得到的向量表示矩陣；
通過多個設(shè)定卷積核分別與所述向量表示矩陣相乘，以對每一相乘得到的積進行最大池化處理，并將每一最大池化處理后的數(shù)值進行拼接，以得到試題向量表示；
對所述試題向量表示進行全連接，以得到所述試題難度表示。
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的處理系統(tǒng)或方法
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