[发明专利]题目知识点关联方法、题目知识点关联系统和存储介质

权利要求书

1.一种题目知识点关联方法，其特征在于，包括：

获取题目样本群和所述题目样本群对应的知识点样本群；

提取所述题目样本群的题目特征参数；

获取所述知识点样本群的知识点特征参数；

根据所述题目特征参数和所述知识点特征参数对所述知识点样本群进行样本标注；

利用所述题目特征参数、所述知识点特征参数和所述被样本标注的所述知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型；

将任一待处理的题目信息的题目特征参数和与所述题目信息对应的知识点信息的知识点特征参数输入所述知识点关联模型，以输出与题目关联的知识点数据。

2.根据权利要求1所述的题目知识点关联方法，其特征在于，所述题目特征参数，包括：

所述题目信息的文本特征向量和所述题目信息的题型特征向量。

3.根据权利要求2所述的题目知识点关联方法，其特征在于，所述题目信息的文本特征向量的提取步骤，具体包括：

对所述题目信息进行分词，以生成文本词组信息；

根据所述文本词组信息，生成与所述文本词组信息对应的词向量信息；

根据所述词向量信息，确定所述题目信息的文本特征向量信息。

4.根据权利要求3所述的题目知识点关联方法，其特征在于，在执行对所述题目信息进行分词的步骤之前，所述题目知识点关联方法还包括：

去除所述题目信息中与知识点信息无关的信息数据。

5.根据权利要求2所述的题目知识点关联方法，其特征在于，所述题型特征向量，包括：

所述题目的类型信息、所述题目的难易程度信息和所述题目涉及的公式定理信息中的一种或多种。

6.根据权利要求1所述的题目知识点关联方法，其特征在于，所述知识点特征参数包括知识点结构特征向量，所述知识点结构特征向量包括：

所述知识点在课程大纲中的位置信息、所述知识点的难易程度信息、所述知识点涉及的公式定理信息、所述知识点的知识图谱信息中一种或多种。

7.根据权利要求1所述的题目知识点关联方法，其特征在于，利用所述题目特征参数、所述知识点特征参数和所述被样本标注的所述知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型的步骤，具体包括：

将所述题目特征参数和所述知识点特征参数作为输入量输入所述机器学习模型；

将所述被样本标注的所述知识点样本群输入作为输出量输入所述机器学习模型；

获取所述机器学习模型的关联准确率；

根据所述关联准确率和预设阈值的关系，确定结束所述机器学习模型的训练，生成所述知识点关联模型。

8.根据权利要求7所述的题目知识点关联方法，其特征在于，所述题目知识点关联方法，还包括：

设置关联准确率阈值；

确定所述题目特征参数和所述知识点特征参数为输入信息，并确定与所述题目关联的所述知识点数据为输出信息；

将所述输入信息和所述输出信息输入所述知识点关联模型，对所述知识点关联模型进行优化训练，以获得所述关联准确率不小于所述关联准确率阈值的知识点关联模型。

9.一种题目知识点关联系统，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至8中任一项所述的题目知识点关联方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：

存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的题目知识点关联方法的步骤。