[发明专利]一种题目录入方法、题目录入装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到题目图片；S3，获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种题目录入方法、题目录入装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，PC端试题库系统已得到广泛应用，其令老师、学生从繁重的学习工作中解放出来，提高了学习工作效率，但由于老师或学生无法随时带着电脑办公，当发现优质的题目时，不能随时录题。

发明内容

本发明的第一目的是提供一种便于随时录题的题目录入方法。

本发明的第二目的是提供一种应用上述题目录入方法的题目录入装置。

本发明的第三目的是提供一种实现上述题目录入方法的电子设备。

本发明的第四目的是提供一种实现上述题目录入方法的计算机可读存储介质。

为实现上述的第一目的，本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片，对初始图片进行改质处理而得到第一图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到对应题目位置信息的题目图片；S3，对题目图片进行文字识别以获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目，若否，则去除题目图片中的手写内容以获得题目文本；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。

由上述方案可见，老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

优选的，步骤S4包括S41，对题目字符信息进行预处理。

进一步的，步骤S4包括S42，将题目字符信息输入至BERT预训练中文模型，BERT预训练中文模型识取题目字符信息而将其转换为题目句特征向量。

进一步的，步骤S4包括S43，将句特征向量遍历题库，将题库中的题目文本转换为题库句特征向量，根据题目句特征向量与题库句特征向量而判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目。

进一步的，在步骤S43中，若题目句特征向量与题目句特征向量的相似度不小于预设阈值，则判断结果为是，确认题目句特征向量对应的题目为目标文本，发送目标文本至智能终端。

进一步的，步骤S4包括S44，智能终端确认录入确认目标文本。

进一步的，在步骤S43中，若判断结果为否，则执行作为步骤S45的去除题目图片中的手写内容以获得题目文本。

进一步的，步骤S45包括，S451，通过区域识别模型而识别第一图片中的手写区域与印刷区域，通过像素识别模型而对手写区域进行像素识别以确定在手写区域中的手写内容所对应的手写内容像素；S452，获取替换像素值，利用替换像素值替换手写内容像素的像素值以去除手写内容，替换像素值是手写区域中除了手写内容像素之外的任意一个像素的像素值，或者，替换像素值为手写区域中除了手写内容像素之外的所有像素的像素值的平均值：S453，从去除手写内容后的第一图片输出中间图像，对中间图像进行二值化处理以获得输出图像，识取输出图像中的文字以获得题目文本。