[发明专利]题目分类方法及装置

权利要求书

1.一种题目分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类的题目信息以及所述题目信息对应的科目类别；

将所述题目信息输入题目分类模型中的编码模块进行编码处理，获得编码向量；

根据所述科目类别，在所述题目分类模型中的分类模块中确定目标分类模块；

将所述编码向量输入所述目标分类模块进行分类处理，获得所述题目信息对应的章节类型。

2.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，所述根据所述科目类别，在所述题目分类模型中的分类模块中确定目标分类模块，包括：

将所述科目类别与所述题目分类模型中包含的分类模块对应的科目类别进行对比；

将对比一致的科目类别对应的分类模块确定为目标分类模块。

3.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，所述题目分类模型，通过如下方式进行训练：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集中包含至少两种科目类别对应的训练样本；

通过所述训练样本集中包含的训练样本对初始题目分类模型进行模型训练，直至获得满足训练停止条件的题目分类模型。

4.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，所述将所述题目信息输入题目分类模型中的编码模块编码处理，获得编码向量之前，还包括：

在所述题目信息中确定与预设无效信息匹配的无效题目信息；

将所述无效题目信息在所述题目信息中删除，获得有效题目信息，将所述有效题目信息作为所述题目信息。

5.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，在所述题目信息中包含多个子信息的情况下，所述将所述题目信息输入题目分类模型中的编码模块进行编码处理，获得编码向量之前，还包括：

将所述题目信息包含的子信息行拼接处理，获得拼接题目信息；

将所述拼接题目信息作为所述题目信息执行所述将所述题目信息输入题目分类模型中的编码模块进行编码处理，获得编码向量。

6.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，所述将所述编码向量输入所述目标分类模块进行分类处理，获得所述题目信息对应的章节类型，包括：

将所述编码向量输入所述目标分类模块，获得所述目标分类模块输出的章节标签的概率；

根据所述章节标签的概率，确定所述题目信息对应的章节类型。

7.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，所述题目信息，由问题信息组成；或

所述题目信息由所述问题信息以及所述问题信息对应的答案信息组成；或

所述题目信息由所述问题信息以及所述问题信息对应的答案解析信息组成；或

所述题目信息由所述问题信息、所述问题信息对应的答案信息以及所述问题信息对应的答案解析信息组成。

8.根据权利要求1所述的题目分类方法，其特征在于，还包括：

建立所述题目信息以及所述章节类型之间的对应关系并存储；

接收用户提交的题目查询指令，其中，所述题目查询指令中包含章节类型；

基于所述章节类型以及所述对应关系进行题目查询，获得所述章节类型对应的题目信息并返回至所述用户。

9.一种题目分类装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取待分类的题目信息以及所述题目信息对应的科目类别；

编码模块，被配置为将所述题目信息输入题目分类模型中的编码模块进行编码处理，获得编码向量；

确定模块，被配置为根据所述科目类别，在所述题目分类模型中的分类模块中确定目标分类模块；

分类模块，被配置为将所述编码向量输入所述目标分类模块进行分类处理，获得所述题目信息对应的章节类型。

10.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机指令时实现权利要求1-8任意一项所述方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-8任意一项所述方法的步骤。