[发明专利]基于用户答案的作弊判定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于用户答案的作弊判定方法，其特征在于，包括：

根据试卷唯一编号自数据库中调取包含主观题的待检测试卷；

获取所述待检测试卷中与每一个所述主观题对应的单题相似度；

将各所述主观题的单题相似度输入至预设的统计模型，接收所述统计模型输出的所述待检测试卷的整体相似度；

根据所述整体相似度获取所述待检测试卷的作弊检测结果，并将所述整体相似度与所述作弊检测结果关联存储至所述待检测试卷中的预设的检测区域。

2.如权利要求1所述的基于用户答案的作弊判定方法，其特征在于，所述获取所述待检测试卷中与每一个所述主观题对应的单题相似度，包括：

获取所述待检测试卷中每一个所述主观题的题目信息及其用户答案，并将获取的所述主观题的用户答案记录为待检测答案；

根据所述主观题的题目信息，从所述数据库中获取其他试卷中相同主观题的用户答案，并将获取的所述其他试卷中相同主观题的用户答案记录为对比答案；

通过预设的匹配规则检测所述待检测答案与所述对比答案之间的纯文字相似度和/或语义相似度，并根据所述纯文字相似度和/或所述语义相似度获取所述主观题的单题相似度。

3.如权利要求1所述的基于用户答案的作弊判定方法，其特征在于，所述将各所述主观题的单题相似度输入至预设的统计模型，接收所述统计模型输出的所述待检测试卷的整体相似度，包括：

将各所述主观题的单题相似度输入至基于平均算法的第一统计模型，接收所述第一统计模型输出的所述待检测试卷的整体相似度；所述第一统计模型为：

其中，Q为整体相似度；P_i为单题相似度；N为单体相似度的个数；

或

将各所述主观题的单题相似度输入至基于权重的第二统计模型，接收所述第二统计模型输出的所述待检测试卷的整体相似度；所述第二统计模型为：

其中，K_i为单题相似度所占的权重；且

4.如权利要求1所述的基于用户答案的作弊判定方法，其特征在于，所述根据所述整体相似度获取所述待检测试卷的作弊检测结果之前，包括：

检测各所述单题相似度是否超过预设的动态阈值；

获取所述单题相似度超过所述动态阈值的单题数量，并检测所述单题数量是否超过预设数量阈值；

在所述单题数量超过预设数量阈值时，根据预设的调整模型增加所述整体相似度；所述调整模型为：

Q_S＝Q±ΔQ＝Q±|n-n₀|*S₀*F

其中，Q_S为调整后的整体相似度；ΔQ为调整值；n₀为预设数量阈值；n为单题数量；S₀为动态阈值；F为调整系数；

在所述单题数量未超过预设数量阈值时，保持所述整体相似度不变或者根据预设的调整模型减小所述整体相似度。

5.如权利要求1所述的基于用户答案的作弊判定方法，其特征在于，所述根据试卷唯一编号自数据库中调取包含主观题的待检测试卷之前，包括：

接收包含应聘者账号的第一登录指令，在数据库查询是否存在与所述应聘者账号匹配的应聘者信息；

在存在与所述应聘者账号的应聘者信息时，自所述数据库随机选取预定数量和总分值的主观题生成答题试卷；

接收包含试卷唯一编号的提交指令，将已作答的所述答题试卷记录为待检测试卷，并将所述试卷唯一编号和所述待检测试卷关联存储至数据库中。