[发明专利]基于AI识别的答案确定方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能，应用于智慧教育领域中，一种基于AI识别的答案确定方法。该方法获取试题并确定试题类型，当试题类型为近义词试题类型时，确定短语数量并确定词汇类型，当词汇类型为第一类型时，将题干及多个选项输入至预先训练的Bert模型中，得到题干与每个选项的相似度，当词汇类型为第二类型时，将题干及多个选项转换为GloVe词向量并转换为FastText词向量，基于GloVe词向量及FastText词向量计算题干与每个选项的相似度，当词汇类型为第三类型时，确定目标语种并确定第一词向量，将试题翻译成其他语种并确定第二词向量，利用第一词向量及第二词向量计算题干与每个选项的相似度，将相似度最高的选项确定为答案，本申请还涉及区块链技术，答案可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种基于AI识别的答案确定方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

目前，随着人工智能的发展，市场上逐步出现辅导考生学习的智能机器人。目前的智能机器人对近义词题目的答案确定中，采用的是单一的文本近似度度量方法，这种方式导致答案的准确率较低，另外，这种单一的文本近似度度量方式的泛化能力也低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种基于AI识别的答案确定方法、装置、电子设备及介质，不仅能够提高答案确定的准确度，还能够保证相似度计算方式的泛化能力。

一种基于AI识别的答案确定方法，所述基于AI识别的答案确定方法包括：

获取待确定试题，并确定所述待确定试题的试题类型，所述待确定试题包括题干及多个选项；

当所述试题类型为近义词试题类型时，确定所述待确定试题中的短语数量；

根据所述短语数量确定所述待确定试题所属的词汇类型，所述词汇类型包括第一类型、第二类型及第三类型；

当所述词汇类型为所述第一类型时，将所述题干及所述多个选项输入至预先训练的Bert模型中，得到所述题干与每个选项的相似度；或者

当所述词汇类型为所述第二类型时，将所述题干中的目标词汇及所述多个选项转换为GloVe词向量，并将所述题干及所述多个选项转换为FastText词向量，基于所述GloVe词向量及所述FastText词向量计算所述题干与每个选项的相似度；或者

当所述词汇类型为所述第三类型时，确定所述目标试题的目标语种，基于所述目标语种获取所述题干及所述多个选项的第一词向量，将所述目标试题翻译成除所述目标语种外的其他语种，基于所述其他语种获取所述题干及所述多个选项的第二词向量，利用所述第一词向量及所述第二词向量计算所述题干与每个选项的相似度；

将相似度最高的选项确定为所述待确定试题的答案。

根据本发明优选实施例，所述确定所述待确定试题的试题类型包括：

获取预设标识；

检测所述待确定试题中是否存在所述预设标识；

当所述待确定试题中存在所述预设标识时，确定所述待确定试题为所述近义词试题类型；

当所述待确定试题中不存在所述预设标识时，确定所述待确定试题为其他试题类型。

根据本发明优选实施例，所述确定所述待确定试题中的短语数量包括：

从所述题干中提取与所述预设标签对应的信息，作为目标词汇；

计算所述目标词汇及每个选项中的单词数量；

根据所述单词数量确定所述目标词汇与所述多个选项的单词总量；

确定所述多个选项的数量，得到选项数量；