[发明专利]判题方法、装置、电子设备和介质

权利要求书

1.一种判题方法，其特征在于，所述方法包括：

识别待批改图像，并从所述待批改图像中获取第一题干内容和与所述第一题干内容对应的第一作答内容；

将所述第一题干内容输入第一判题模型中，利用所述第一判题模型识别所述第一题干内容对应的多个词向量；

根据所述第一题干内容对应的多个词向量，得到所述第一题干内容对应的第一词向量矩阵；

对所述第一词向量矩阵进行特征提取，得到所述第一题干内容对应的语义特征向量矩阵；

获取所述第一词向量矩阵中每个词向量对应的预设权重；

根据所述第一词向量矩阵和所述每个词向量对应的预设权重，得到第二词向量矩阵；

将所述语义特征向量矩阵和所述第二词向量矩阵进行融合，得到目标特征向量矩阵；

将目标特征向量矩阵进行线性变换，得到目标特征向量概率矩阵；

根据所述目标特征向量概率矩阵的最大概率值，确定所述第一题干内容对应的标准答案；

将所述第一作答内容与所述第一题干内容对应的标准答案进行对比，得到判题结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一判题模型通过以下方法训练获得：

获取训练样本集，所述训练样本集包括：题干内容、以及所述题干内容对应的正确答案；

将所述题干内容输入初始判题模型中，得到每个题干内容对应的输出答案；

根据所述题干内容对应的输出答案和所述题干内容对应的正确答案，确定损失函数，根据所述损失函数调整所述初始判题模型的权重参数，以得到所述第一判题模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，目标词向量的预设权重值大于其他词向量的预设权重值，所述目标词向量为所述第一词向量矩阵中的数字向量或者运算符向量；

所述目标特征向量概率矩阵的大小是根据目标特征向量矩阵的大小、以及字典中字的个数确定的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别待批改图像，并从所述待批改图像中获取第一题干内容和与所述第一题干内容对应的第一作答内容，包括：

将所述待批改图像输入版面检测模型中，获取标识图像，所述标识图像为标识有至少一个题目区域的待批改图像；

将第一题目区域对应的图像输入识别模型中，以从所述第一题目区域中获取所述第一题干内容和所述第一作答内容，其中，第一题目区域包括所述第一题干内容和与所述第一题干内容对应的第一作答内容，所述第一题目区域为所述至少一个题目区域中的任一个区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别待批改图像，并从所述待批改图像中获取第一题干内容和与所述第一题干内容对应的第一作答内容，包括：

将所述待批改图像输入文本检测模型中，获取标识图像，所述标识图像为标识有至少一个题目区域的待批改图像，以及在每个题目区域中标识有一个题干区域和一个作答区域；

将第一题干区域和第一作答区域所对应的图像输入识别模型中，以从所述第一题干区域中获取所述第一题干内容，以及从第一作答区域中获取所述第一作答内容。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述利用第一判题模型根据所述第一题干内容计算得到所述第一题干内容对应的标准答案之前，还包括：

将第一题目区域对应的图像输入题型分类模型，获取所述第一题目的题目类型；

若所述第一题目的题目类型为预设类型，则利用第一判题模型根据所述第一题干内容计算得到所述第一题干内容对应的标准答案，所述第一题目为所述第一题目区域中显示的题目，其中，所述预设类型包括选择、填空、以及判断题中至少一种。